Redação do Site Inovação Tecnológica - 30/04/2026

Computação com neurônios vivos
Rumo à computação neuromórfica, o mais comum é tentar imitar o cérebro humano usando semicondutores que funcionam de modo parecido com as sinapses e os neurônios, como os memoristores.
Contudo, Kumar Mritunjay e seus colegas da Universidade de Princeton, nos EUA, queriam algo "mais biológico", por assim dizer.
A equipe então combinou neurônios biológicos vivos e componentes avançados de eletrônica para criar um único dispositivo 3D integrado que permite controlar eletricamente neurônios individuais, como se eles fossem transistores. Como os neurônios formam redes interligadas naturalmente, isso significa que é possível programar o dispositivo para tarefas computacionais, incluindo reconhecer padrões, uma técnica padrão de IA.
As demonstrações anteriores de usar células cerebrais para realizar cálculos dependiam de culturas 2D feitas em placas de Petri ou de aglomerados 3D que eram sondados e monitorados externamente.
Aqui a abordagem é diferente, funcionando de dentro para fora.
Utilizando técnicas de fabricação experimentais, a equipe criou uma malha 3D composta por fios metálicos microscópicos e eletrodos, sustentada por uma fina camada de epóxi. Devido à sua extrema finura, essa camada possui a flexibilidade ideal para interagir com os neurônios que crescem ao seu redor. Essa malha serve como um andaime, sobre o qual cresceram dezenas de milhares de neurônios, formando uma vasta rede 3D capaz de realizar cálculos computacionais diretamente. Os resultados são lidos diretamente das células biológicas.

Processador biológico-eletrônico
Esta nova abordagem integrada permitiu registrar e estimular a atividade elétrica dos neurônios em uma escala muito mais precisa do que os experimentos anteriores. O processador híbrido biológico-eletrônico funcionou por um período de mais de seis meses, o que permitiu treinar os neurônios para que eles passassem a reconhecer padrões de pulsos elétricos.
Em diferentes demonstrações, o processador identificou pares de padrões distintos tanto espacialmente quanto temporalmente. Como isso exigiu desenvolver maneiras de fortalecer e enfraquecer as conexões entre neurônios-chave dentro do processador, a equipe espera desenvolver algoritmos cada vez mais complexos.
Embora inicialmente desenvolvido para estudar problemas fundamentais em neurociência, esta plataforma híbrida tem potencial para lidar com um gargalo crucial da tecnologia moderna de IA: O alto consumo de energia.
"O verdadeiro gargalo para a IA no futuro próximo é a energia. Nosso cérebro consome apenas uma fração minúscula - cerca de um milionésimo [de um processador eletrônico]," disse o professor Tian-Ming Fu.