Redes de nanofios podem aprender e lembrar como um cérebro humano

NA, 23/04/2023 

Por Paul McClure 

As redes de nanofios imitam a estrutura em rede do cérebro humano. Mas eles podem aprender e lembrar como um cérebro humano pode? Novas pesquisas indicam que sim.

A poderosa capacidade do cérebro de processar informações é amplamente atribuída à rede de conexões formada por neurônios e sinapses. Embora entendamos muito do funcionamento do cérebro, alguns aspectos, como funções cognitivas superiores, como aprendizado e memória, permanecem indefinidos.

Uma espécie de nanotecnologia, as redes de nanofios (NWNs) são normalmente feitas de fios de prata altamente condutores, invisíveis a olho nu, cobertos com material plástico e formados em uma malha. Os nanofios se automontam para formar uma rede dinâmica e complexa que integra memória e processamento, semelhante à observada no cérebro.

Agora, uma equipe internacional, liderada por pesquisadores da Universidade de Sydney, provou o quão semelhantes os NWNs são ao cérebro humano.

“Esta rede de nanofios é como uma rede neural sintética porque os nanofios agem como neurônios e os locais onde eles se conectam são análogos às sinapses”, disse Zdenka Kuncic, coautor do estudo.

Para descobrir até que ponto os NWNs demonstram funcionamento cognitivo, os pesquisadores administraram uma versão de um teste usado para avaliar a memória de trabalho humana, chamada de teste n -back.

Os seres humanos que realizam o teste n -back podem ver uma série de letras ou imagens apresentadas em uma sequência. Para cada item na sequência, eles devem determinar se ele corresponde ao item apresentado ' n ' itens atrás. Uma pontuação n-back de sete é a média, indicando que uma pessoa pode reconhecer o item que apareceu há sete itens.

Para o NWN, os pesquisadores modificaram o teste n-back em subtarefas implementáveis. Para aplicar o teste, os pesquisadores guiaram os caminhos do NWN onde quiseram.

“O que fizemos aqui foi manipular as voltagens dos eletrodos finais para forçar os caminhos a mudar, em vez de deixar a rede fazer o seu próprio trabalho”, disse Alon Loeffler, principal autor do estudo. “Forçamos os caminhos a irem para onde queríamos que fossem.”

Os pesquisadores descobriram que direcionar os caminhos do NWN melhorou sua capacidade de memória e precisão.

“Quando implementamos isso, sua memória teve uma precisão muito maior e realmente não diminuiu com o tempo, sugerindo que encontramos uma maneira de fortalecer os caminhos para empurrá-los para onde queremos, e então a rede se lembra disso,” disse Loeffler.

A prova estava nos testes. Quando eles administraram o teste n-back modificado ao NWN, ele poderia 'lembrar' um ponto final desejado em um circuito elétrico sete passos atrás, a par da memória humana.

Depois de reforçar constantemente o NWN, dizem os pesquisadores, ele atinge um ponto em que a memória se fixa e nenhum reforço adicional é necessário.

“É como a diferença entre memória de longo prazo e memória de curto prazo em nossos cérebros”, disse Kuncic. “Se queremos nos lembrar de algo por um longo período de tempo, realmente precisamos continuar treinando nossos cérebros para consolidar isso, caso contrário, simplesmente desaparece com o tempo.”

Os pesquisadores dizem que seu estudo demonstra que os NWNs podem operar de maneira semelhante ao cérebro humano e podem ser usados ​​para melhorar a robótica ou dispositivos sensores que precisam tomar decisões rapidamente.

“Nesta pesquisa, descobrimos que a função cognitiva de ordem superior, que normalmente associamos ao cérebro humano, pode ser emulada em hardware não biológico”, disse Loeffler. “Nosso trabalho atual abre caminho para replicar o aprendizado e a memória semelhantes ao cérebro em sistemas de hardware não biológicos e sugere que a natureza subjacente da inteligência semelhante ao cérebro pode ser física”.

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Fonte:https://newatlas.com/technology/nanowire-networks-learn-remember-like-human-brain/