Transístor com memória: Componente multifuncional suporta múltiplas computações

Com informações a UFSCar - 03/07/2026

Os diversos modos de funcionamento do memotransístor neuromórfico.
[Imagem: Soumen Pradhan et al. - 10.1038/s41467-026-71642-2]

Componente multifuncional

Pesquisadores da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) lideraram uma equipe internacional que fez um avanço no desenvolvimento de componentes eletrônicos inspirados no funcionamento do cérebro, com potencial para tornar sistemas de processamento de dados, como os usados em inteligência artificial, mais eficientes, compactos e com menor consumo de energia.

O avanço se insere em uma área que representa uma mudança de paradigma na computação. Hoje, a arquitetura dominante separa memória e processamento, um modelo que exige troca constante de dados entre diferentes unidades e impõe limites tanto de desempenho quanto de consumo energético.

Isto tem feito equipes do mundo todo olharem noutra direção, mirando a integração das duas funções em um mesmo componente físico - é a chamada computação na memória, que tem interseções com a igualmente promissora computação neuromórfica, aquela que imita o funcionamento do cérebro.

"Demonstramos que um único dispositivo pode assumir múltiplos papéis, funcionando como transístor, memoristor ou memocapacitor, dependendo das condições de operação. Isso permite que a informação seja processada e armazenada no mesmo local, eliminando a separação que limita a eletrônica atual," explicou o professor Victor Lopez-Richard.

Na prática, isso significa que o mesmo componente pode tanto controlar o fluxo de corrente - como um transístor, base da lógica computacional - quanto armazenar informação, como fazem os memoristores e memocapacitores, cuja resposta depende do histórico de estímulos elétricos que receberam antes.

Essa versatilidade reduz a circulação de dados entre diferentes partes do sistema, um dos principais fatores de consumo energético nos computadores atuais. O resultado, segundo o pesquisador, é um caminho para circuitos mais rápidos, menores e energeticamente mais eficientes.

O componente multifuncional pode ser a base de várias plataformas promissoras de computação.
[Imagem: Soumen Pradhan et al. - 10.1038/s41467-026-71642-2]

Computação inspirada no cérebro

A abordagem adotada pela equipe está alinhada ao campo da computação neuromórfica, que busca desenvolver sistemas inspirados em redes neurais biológicas. "A analogia é bastante precisa, observando-se as devidas cautelas conceituais: Esses dispositivos apresentam memória de estado, onde a resposta elétrica é intrinsecamente vinculada ao histórico de estímulos recebidos," detalha Lopez-Richard. "Esse comportamento é análogo ao das sinapses biológicas, que modulam sua 'força' conforme a atividade prévia."

Em termos simples, o componente não responde sempre da mesma forma: O que aconteceu antes passa a influenciar diretamente o seu comportamento atual - uma característica essencial para sistemas que precisam se adaptar. É justamente essa "marca" deixada pelos estímulos anteriores que permite ao dispositivo responder de maneira diferente ao longo do tempo, aproximando seu funcionamento, em termos físicos, do comportamento adaptativo observado nos sistemas neurais biológicos.

Os resultados obtidos até agora já demonstraram funções relevantes para aplicações como reconhecimento de padrões, aprendizado analógico e resposta adaptativa. "A funcionalidade já foi validada em ambiente de laboratório, mas a transição para aplicações práticas depende de superar desafios de engenharia," ressalvou Lopez-Richard.

Entre esses desafios estão a reprodutibilidade em larga escala dos componentes, sua integração com tecnologias já consolidadas na indústria, como a plataforma CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) e a estabilidade dos componentes a longo prazo.

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