Processador inspirado no cérebro surpreende, aprendendo na velocidade da luz

Redação do Site Inovação Tecnológica - 20/01/2026

Esquema da transmissão sináptica biológica (potencial de ação - estimulação pré-sináptica - abertura do canal - liberação de neurotransmissor - corrente pós-sináptica) e sua emulação eletrônica usando transistores de nanotubos de carbono.
[Imagem: Jiaqi Li et al. - 10.1088/2631-7990/ae1fc0]

Processador neuromórfico

Pesquisadores apresentaram um processador neuromórfico, uma abordagem de computação que tenta imitar o funcionamento do cérebro, que atingiu marcas que se acreditava ainda estarem distantes no futuro.

O chip, que troca os componentes tradicionais por neurônios artificiais bioinspirados, funciona em baixa tensão (1V), com altas taxas de ativação/desativação (até 10%) e oscilações sub-limiares extremamente baixas (78mV·década), mantendo excelente estabilidade ao longo de 1.000 ciclos de comutação. Tudo isso se resume em uma precisão de reconhecimento de imagens de 92% com um gasto mínimo de energia.

O processador optoeletrônico faz isso processando e aprendendo informações usando luz e eletrônica, ambas integradas em uma única plataforma, mais ou menos como os neurônios biológicos combinam percepção, comunicação e memória em uma única estrutura física.

"Nosso objetivo era abandonar as arquiteturas fragmentadas e adotar um sistema onde a geração, a transmissão e o aprendizado de sinais acontecem simultaneamente," disse o professor Jianwen Zhao, do Instituto de Nanotecnologia e Nanobioeletrônica de Suzhou, na China. "Isso se aproxima muito mais do funcionamento dos sistemas neurais reais."

Embora o novo processador ainda não seja um cérebro artificial completo, ele aponta para um futuro em que a percepção, a computação e a memória estejam profundamente unificadas. Com maior integração e escalabilidade, essa abordagem poderá viabilizar hardwares compactos e energeticamente eficientes para computação neuromórfica, eletrônica adaptativa e novas gerações de interfaces humano-máquina, que aprendam e respondam de forma rápida, eficiente e com consumo mínimo de energia, mais semelhante ao próprio cérebro.

Unidade básica do processador neuromórfico, juntando as funções de neurônios e de sinapses.
[Imagem: Jiaqi Li et al. - 10.1088/2631-7990/ae1fc0]

Óptica mais eletrônica

O núcleo desta plataforma híbrida optoeletrônica é um sistema monolítico construído a partir de transistores de película fina de nanotubos de carbono de parede única, acoplados a diodos emissores de luz em miniatura (mini-LEDs).

Juntos, esses componentes formam um circuito fechado elétrico-óptico-elétrico: Sinais elétricos geram luz, a luz modifica o comportamento eletrônico e os sinais elétricos resultantes transmitem informações, de forma semelhante à comunicação entre neurônios biológicos.

Enquanto o uso da luz significa um salto enorme na velocidade de processamento, dispensar as grandes fontes externas de luz tradicionalmente usadas significou um salto também em termos de miniaturização.

Também merece destaque o fato de que o mesmo transístor de nanotubo de carbono desempenha duas funções críticas simultaneamente: Ele funciona como um driver para os LEDs, controlando a luz com baixas tensões, em torno de 1 volt, e também funciona como uma sinapse artificial, respondendo à luz que produz para simular comportamentos de aprendizagem. "Combinar essas funções em um único componente nos permite simplificar bastante o circuito, ao mesmo tempo que aumentamos a eficiência," observou Zhao.

O processador neuromórfico híbrido demonstrou comportamentos sinápticos essenciais encontrados na aprendizagem biológica, incluindo alterações de curto e longo prazo na intensidade do sinal. A equipe simulou uma rede neural convolucional de cinco camadas que alcançou mais de 92% de precisão em tarefas padrão de reconhecimento de imagens e cerca de 86% em dígitos manuscritos, sem depender de memória externa ou unidades de computação.

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