Por redação AIoT Brasil

Cientistas do Instituto Indiano de Tecnologia de Delhi (IIT Delhi) utilizaram recursos de inteligência artificial, hardware neuromórfico e nanoeletrônica para criar um modelo de neurônio artificial inspirado no cérebro humano. O estudo, liderado por Manan Suri, professor do departamento de engenharia elétrica da instituição, foi publicado na Nature Communications, que destacou a importância de um “neurônio de limiar adaptativo para redes neurais, com implementação de hardware de nanodispositivo, para fornecer convergência mais rápida, maior precisão e uma memória flexível de longo prazo”.

O modelo foi chamado de neurônio Dexat (Double Exponential Adaptive Threshold, ou limiar adaptativo exponencial duplo), e na prática pode ser usado para construir sistemas aplicáveis no mundo real, como, por exemplo, reconhecimento de voz. A pesquisa partiu do princípio de que o cérebro humano é um poderoso computador natural e o modelo ideal para o desenvolvimento da computação neuromórfica, que se refere ao campo da tecnologia em que cientistas tentam construir máquinas inteligentes inspiradas no funcionamento do intelecto de mamíferos. Acredita-se que os neurônios e as sinapses sejam os blocos de construção mais importantes que dão origem à inteligência.

De acordo com o professor Suri, o grupo de pesquisa no IIT Delhi aborda todos os aspectos da tecnologia de memória de semicondutores e suas aplicações emergentes, com parceiros acadêmicos e industriais. “Nos últimos anos, demonstramos com sucesso a utilização da tecnologia de memória além do simples armazenamento. Temos usado com eficiência a memória semicondutora para aplicações como computação neuromórfica, IA na borda, sensoriamento e segurança de hardware. Esse novo trabalho explora especificamente as propriedades analógicas de dispositivos de memória baseados em óxido em nanoescala, para a construção de neurônios de pico adaptativo”, acrescentou.

O estudo recebeu financiamento do Conselho de Pesquisa em Ciência e Engenharia (Serb) e do Departamento de Ciência e Tecnologia (DST) da Índia. Além de Manan Suri, participaram os pesquisadores Ahmed Shaban e Sai Sukruth Bezugam, todos do IIT Delhi.

Os benefícios da invenção foram mostrados em vários conjuntos de dados, tendo sido alcançada uma precisão de classificação de 91% no Google Spoken Commands (GSC) e de 94% na rede neuromórfica de nanodispositivos. Uma patente da descoberta já foi registrada pelos autores.