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Físicos criam um dispositivo que imita sinapses humanas para esquecer memórias

O cérebro é a melhor máquina de computação, portanto, não é de admirar que os pesquisadores desejem imitá-lo. Agora, novas pesquisas deram um passo intrigante nessa direção - um dispositivo capaz de esquecer memórias, assim como nossos cérebros. É chamado de memristor de segunda ordem (uma mistura de "memória" e "resistor"). O design inteligente imita uma sinapse do cérebro humano na maneira como se lembra de informações e depois perde gradualmente essas informações se não forem acessadas por um longo período de tempo.

Embora o memristor não tenha muito uso prático no momento, ele pode ajudar os cientistas a desenvolver um novo tipo de neurocomputador - a base dos sistemas de inteligência artificial - que cumpre algumas das mesmas funções que um cérebro desempenha. Em um chamado neurocomputador analógico, componentes eletrônicos no chip (como o memristor) podem assumir o papel de neurônios e sinapses individuais. Isso pode reduzir os requisitos de energia do computador e acelerar os cálculos ao mesmo tempo.

No momento, os neurocomputadores analógicos são hipotéticos, porque precisamos descobrir como a eletrônica pode imitar a plasticidade sináptica - a maneira como as sinapses cerebrais ativas se fortalecem com o tempo e as inativas ficam mais fracas. É por isso que podemos manter algumas lembranças enquanto outras desaparecem. Tentativas anteriores de produzir memristores usavam pontes condutoras nanométricas, que decairiam com o tempo, da mesma maneira que as memórias poderiam decair em nossas mentes.

"O problema com esta solução [de primeira ordem do memristor] é que o dispositivo tende a mudar seu comportamento ao longo do tempo e quebra após operação prolongada", diz o físico Anastasia Chouprik, do Instituto de Física e Tecnologia de Moscou (MIPT) na Rússia. "O mecanismo que usamos para implementar a plasticidade sináptica é mais robusto. De fato, depois de mudar o estado do sistema 100 bilhões de vezes, ele ainda estava funcionando normalmente, então meus colegas pararam o teste de resistência".

Nesse caso, a equipe usou um material ferroelétrico chamado óxido de háfnio no lugar das nanobridges, com uma polarização elétrica que muda em resposta a um campo elétrico externo. Isso significa que os estados de baixa e alta resistência podem ser definidos por pulsos elétricos. O que torna o óxido de háfnio ideal para isso e o coloca à frente de outros materiais ferroelétricos é que ele já está sendo usado para construir microchips por empresas como a Intel. Isso deve significar que é mais fácil e mais barato introduzir memristores se e quando chegar a hora de um neurocomputador analógico.

"O principal desafio que enfrentamos foi descobrir a espessura correta da camada ferroelétrica", diz Chouprik. "Quatro nanômetros provaram ser ideais. Torne-o apenas um nanômetro mais fino e as propriedades ferroelétricas desapareceram, enquanto um filme mais espesso é uma barreira muito grande para os elétrons atravessarem o túnel". O esquecimento real é implementado através de uma imperfeição que dificulta o desenvolvimento de microprocessadores baseados em háfnio - defeitos na interface entre o silício e o óxido de háfnio. Esses mesmos defeitos permitem que a condutividade do memristor diminua com o tempo. É um começo promissor, mas ainda há um longo caminho a percorrer: essas células de memória ainda precisam ser mais confiáveis, por exemplo. A equipe também quer investigar como seu novo dispositivo pode ser incorporado à eletrônica flexível.

"Vamos analisar a interação entre os vários mecanismos que alteram a resistência em nosso memristor", diz o físico Vitalii Mikheev, do MIPT. "Acontece que o efeito ferroelétrico pode não ser o único envolvido. Para melhorar ainda mais os dispositivos, precisaremos distinguir os mecanismos e aprender a combiná-los".