Pesquisadores da Universidade da Califórnia em San Diego desenvolveram um circuito integrado que combina memória e processamento no mesmo local físico, eliminando a separação tradicional entre as duas funções. O dispositivo, construído com niquelato de neodímio dopado com hidrogénio, executa computação espaço-temporal a alta velocidade e com baixo consumo energético, apontando para avanços em inteligência artificial e aplicações biomédicas.
Integração de memória e lógica no mesmo substrato
O grupo liderado por Yue Zhou adotou a arquitetura de computação na memória, na qual o armazenamento de dados e o cálculo ocorrem lado a lado. Esse arranjo reduz o tempo gasto no transporte de informações entre unidades distintas e, consequentemente, diminui a energia dissipada em cada operação.
Para atingir o objetivo, a equipa recorreu a um material quântico da classe das perovskitas. Sob eletrodos metálicos, nuvens de iões de hidrogénio deslocam-se pelo niquelato quando submetidas a pulsos elétricos, modificando a resistência local. Essa mobilidade iónica gera dois efeitos simultâneos: a curto prazo, cada nó do chip retém vestígios de sinais recentes; a longo prazo, junções programáveis consolidam padrões que permanecem disponíveis para uso repetido.
Processamento espaço-temporal distribuído
O dispositivo recebe entradas na forma de picos elétricos, assemelhados aos spikes neuronais emitidos pelo cérebro. Esses impulsos percorrem uma rede de nós que interagem por meio do próprio substrato condutor, modelo que se inspira na propagação de sinais no fluido iónico que banha os neurónios biológicos. Em vez de emular neurónios e sinapses individualmente, o projeto privilegia o comportamento coletivo emergente.
A abordagem avalia dados simultaneamente sob dois eixos: temporal, identificando intervalos e sequências; e espacial, considerando as influências mútuas entre nós vizinhos. Ao capturar essas correlações, o chip extrai representações internas ricas em contexto, fator determinante para tarefas de classificação que exigem análise de padrões dinâmicos.
Desempenho validado em cenários distintos
Em testes laboratoriais, o circuito reconheceu dígitos falados, desafio comum em sistemas de comando por voz, e identificou crises epilépticas a partir de eletroencefalogramas. No segundo caso, bastaram poucos segundos de dados de treino para que a rede detectasse alterações cerebrais associadas às convulsões, beneficiando-se da capacidade dos nós de partilhar sinais precoces ao longo da malha eletrónica.
A execução de cada operação consumiu cerca de 0,2 nanojoule e ocorreu na escala de centenas de nanossegundos, métricas que superam configurações convencionais baseadas em CPU ou GPU para as mesmas tarefas. A equipa atribui a eficiência ao fluxo contínuo dentro do material, que limita a necessidade de transferir cargas elétricas por longas distâncias.
Imagem: Tecnologia e Inovação
Inspiração biológica sem replicação literal
Os autores destacam que o objectivo não foi reproduzir de forma exata a anatomia cerebral, e sim adotar princípios funcionais que tornem o hardware mais adaptável. Ao favorecer a interação indireta entre elementos, semelhante à comunicação química e elétrica observada em tecido neural, o projeto contorna as complexidades de copiar cada componente biológico.
O resultado é uma plataforma versátil, capaz de lidar com informações multimodais e de aprender padrões a partir de conjuntos restritos de exemplos. Essa característica torna o chip promissor para dispositivos de borda, nos quais há restrições severas de energia e latência.
Perspetivas e próximos passos
O avanço responde à crescente procura por soluções de processamento adequadas ao volume de dados gerado por aplicações de inteligência artificial, visão computacional e análise biomédica. O desafio passa agora pela integração do material em escalas industriais e pela expansão da área ativa, permitindo lidar com conjuntos de dados de maior dimensão.
Entre os desenvolvimentos previstos, estão a miniaturização dos eletrodos, a otimização do grau de dopagem com hidrogénio e a avaliação da durabilidade do niquelato sob cargas de trabalho prolongadas. Paralelamente, a equipa pretende testar algoritmos especializados que explorem ao máximo o comportamento espaço-temporal natural do chip.
Se as metas de produção e de confiabilidade forem atingidas, a tecnologia poderá equipar sensores médicos implantáveis, plataformas de reconhecimento de voz em tempo real e sistemas de monitorização industrial, oferecendo processamento local rápido com impacto mínimo na bateria ou na rede elétrica.
