Sinapse artificial multiplica poder dos implantes neurais

Redação do Site Inovação Tecnológica -  29/09/2016

Apesar da simplicidade do memoristor, sua eficiência na leitura das sinapses é imbatível. [Imagem: Isha Gupta - 10.1038/ncomms12805]

Memoristores

Conhecidos como "sinapses artificiais", os memoristores - você pode optar também por memristores ou por memorristores - estão na base da construção dos processadores neuromórficos, que imitam o funcionamento do cérebro.

Mas a capacidade de lembrar das correntes elétricas que o atravessaram - daí o efeito memória que lhes dá o nome - pode aproximar ainda mais esse quarto componente fundamental da eletrônica dos seus equivalentes biológicos, os neurônios e suas sinapses.

Em testes experimentais, os memoristores apresentaram uma eficiência inesperada ao serem usados como um sistema de processamento em tempo real dos sinais neurais - o disparo entre os neurônios, mais conhecidos como sinapses.

Além de detectar os sinais, como os eletrodo tradicionais, os memoristores comprimem os dados em até 200 vezes, resolvendo o problema da largura de banda para a recepção dos dados do cérebro, e reduzem o consumo de energia do implante neural em até 100 vezes.

Implantes neurais

O monitoramento dos neurônios é fundamental para a neurociência e para o desenvolvimento de neuropróteses, aparelhos biomédicos controlados pela atividade neural - mais conhecidos como "aparelhos controlados pelo pensamento".

Contudo, uma das limitações é que os implantes neurais para coletar os dados e processá-los em tempo real até agora não são muito eficientes, com baixa capacidade de processamento, baixa capacidade de transmissão de dados e alto consumo de energia.

O uso dos memoristores vem dar um novo alento a esse campo.

"Ficamos impressionados que estes dispositivos emergentes em nanoescala, apesar de terem uma arquitetura bastante simples, possuem uma dinâmica ultrarrica que pode ser aproveitada, muito além das aplicações óbvias como memória, para resolver limitações fundamentais na largura de banda e na potência que atualmente impedem a ampliação das interfaces neurais para além de 1000 canais de gravação," disse Themis Prodromakis, da Universidade de Southampton, no Reino Unido.

Bibliografia:

Real-time encoding and compression of neuronal spikes by metal-oxide memristors
Isha Gupta, Alexantrou Serb, Ali Khiat, Ralf Zeitler, Stefano Vassanelli, Themistoklis Prodromakis
Nature Communications
Vol.: 7, Article number: 12805
DOI: 10.1038/ncomms12805