Uma equipa da Universidade de Ciência e Tecnologia da China desenvolveu uma sinapse artificial capaz de funcionar apenas com luz, abrindo caminho para sensores neuromórficos mais eficientes e para novas arquiteturas de computação semelhantes ao cérebro humano. O dispositivo, descrito por Yifan Guo e colaboradores, utiliza uma membrana nanofluídica que controla a migração de iões quando é iluminada, alcançando um acoplamento direto entre sinais elétricos e iónicos — algo que falta às soluções baseadas exclusivamente em eletrões.
Da fotografia digital à visão bioinspirada
As câmaras digitais convencionais, baseadas em sensores CCD, dominam o mercado há décadas graças à sua fiabilidade. No entanto, a próxima geração de dispositivos de imagem procura inspiração no sistema visual biológico, que oferece processamento paralelo, baixo consumo energético e elevada sensibilidade. Enquanto os sensores atuais detetam luz e convertem o sinal em eletrões, os olhos dos seres vivos recorrem à migração dinâmica de iões, permitindo um tratamento de informação multidimensional e mais flexível.
Para replicar essa capacidade biológica, investigadores em todo o mundo tentam integrar funções de deteção, transmissão e processamento no mesmo elemento físico, aproximando-se do conceito de “sensor-processador” neuromórfico. Contudo, os protótipos que usam eletrões como portadores de carga apenas imitam parcialmente o comportamento sináptico, deixando de lado a natureza iónica do cérebro. Essa diferença limita a eficiência, a escalabilidade e a adaptação dos dispositivos criados até agora.
O trabalho liderado por Guo procura colmatar essa lacuna ao conjugar materiais bidimensionais e técnicas de nanofluídica, área dedicada a manipular fluidos em canais de escala nanométrica. A principal meta foi produzir um componente com espessura reduzida, múltiplas interfaces ativas e fluxo iónico controlável por luz – características essenciais para aproximar o desempenho tecnológico do funcionamento real dos neurónios.
Grafeno oxidado e COFs: a base da nova sinapse
Os investigadores combinaram óxido de grafeno com estruturas orgânicas covalentes (COFs, na sigla em inglês) para construir uma membrana ultrafina e altamente porosa. Esses dois materiais, pertencentes à família de cristais de van der Waals, foram alinhados com precisão atómica, formando uma heteroestrutura em “cascata” que maximiza o contacto intercamadas.
A escolha do óxido de grafeno deve-se à sua elevada condutividade e facilidade de funcionalização química, enquanto os COFs oferecem poros regulares e canais bem definidos para a passagem de iões. O resultado é um arranjo que, quando iluminado, gera pares eletrão-buraco. Esses portadores fotogerados interagem com os iões presentes no fluido confinado, impulsionando a sua migração através da membrana e criando um fluxo iónico dirigido.
Essa interação constitui o chamado acoplamento fotoelétrico-iónico. A eficiência obtida supera em muito a de dispositivos anteriores, porque a membrana possui múltiplas interfaces ativas ao longo de alguns nanómetros, em vez de depender de um único ponto de troca de carga. Segundo a equipa, o mecanismo permite canais fotoelétrico-iónicos altamente reguláveis, que podem ser ajustados em intensidade, duração e direção.
Graças a esse controlo, o dispositivo exibe propriedades típicas de plasticidade sináptica, como potenciação e depressão de longo prazo, essenciais para aprendizagem e memória em sistemas neuromórficos. Em testes laboratoriais, a sinapse artificial manteve desempenho estável, reagiu a estímulos de luz com tempos de resposta compatíveis com aplicações em visão artificial e consumiu energia reduzida, fator crítico para eletrónica portátil ou implantável.
Imagem: Tecnologia & Inovação
Impacto na computação neuromórfica e nos sistemas de visão
Ao oferecer uma via direta entre fotões, eletrões e iões, a tecnologia proposta cria uma plataforma versátil para computação baseada em sinais químicos, mais próxima do que ocorre no tecido cerebral. Esse paradigma pode reduzir a necessidade de conversão repetida entre domínios físico-químicos, diminuindo a latência e o consumo energético de dispositivos edge que executam tarefas de reconhecimento de padrões, navegação autónoma ou monitorização biomédica.
No contexto de câmaras inspiradas na retina, a membrana nanofluídica pode atuar simultaneamente como sensor de luz e processador primário, filtrando e codificando a informação à medida que a cena é captada. Isso contrasta com a abordagem tradicional, na qual a imagem bruta é enviada a um processador digital dedicado, exigindo maior largura de banda interna e mais energia para movimentar dados.
Além de aplicações visuais, a sinapse artificial acionada por luz tem potencial para interfaces cérebro-computador que utilizem sinais iónicos, biossensores capazes de responder a variações ambientais de forma adaptativa e redes de aprendizagem profunda implementadas em hardware analógico. Por ser fabricada com materiais abundantes em carbono e porosas orgânicas, a solução também apresenta vias de produção escaláveis, requisito para integração em sistemas multicamada ou matrizes de alta densidade.
A equipa chinesa afirma que o próximo passo envolve a construção de circuitos completos compostos por milhares de sinapses semelhantes, a fim de testar algoritmos de aprendizagem não supervisionada diretamente em hardware iónico. Desafios como uniformidade de fabrico, encapsulamento estável e compatibilidade com processos CMOS ainda precisam de ser superados, mas os resultados iniciais indicam uma alternativa tangível às arquiteturas eletrónicas convencionais.
Se for bem-sucedida, a abordagem poderá acelerar a transição para dispositivos que combinam deteção, computação e memória em estruturas compactas, aproximando-se do nível de integração e eficiência do cérebro. Dessa forma, a membrana nanofluídica de Guo e colegas representa um avanço significativo rumo a máquinas capazes de processar informação de forma distribuída, autónoma e energeticamente frugal.
