Pesquisadores desenvolveram um novo dispositivo eletrônico que avança no campo da computação neuromórfica, área que busca reproduzir o funcionamento do cérebro humano em sistemas computacionais.
O estudo, publicado na revista Nature Communications, apresenta uma estrutura capaz de integrar processamento e memória em um único componente, o que pode reduzir o consumo de energia e aumentar a eficiência de sistemas eletrônicos.
O trabalho contou com a participação do professor Victor Lopez-Richard, da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), em uma rede internacional de pesquisa.
Diferentemente dos computadores tradicionais, que separam memória e processamento, a computação neuromórfica tenta unir essas funções, inspirando-se na dinâmica de neurônios e sinapses biológicas.
O dispositivo desenvolvido é formado pela interface entre dois óxidos — óxido de lantânio e alumínio (LaAlO) e titanato de estrôncio (SrTiO) — onde se forma um gás quase bidimensional de elétrons que atua como canal condutor.
Esse sistema permite que o componente funcione simultaneamente como transistor, memristor e memcapacitor, dependendo da configuração elétrica.
Computador imita cérebro humano
Na prática, isso significa que o dispositivo não apenas controla a corrente elétrica, como também armazena informações com base no histórico de sinais recebidos, característica considerada essencial para sistemas inspirados no cérebro.
Segundo os pesquisadores, a estrutura possui ainda uma arquitetura incomum, com portas de controle laterais, diferente dos transistores convencionais, o que altera a forma como o fluxo de elétrons é regulado. Outro diferencial é o funcionamento analógico, permitindo múltiplos estados intermediários.
O estudo identificou que a memória do sistema não depende diretamente do gás de elétrons, mas do acúmulo de cargas nas portas laterais, que modulam o canal de condução ao longo do tempo. Esse comportamento é semelhante ao funcionamento adaptativo das sinapses.
Outros conceitos
Os autores destacam ainda o conceito de polimorfismo eletrônico, em que um único dispositivo pode assumir diferentes funções apenas por mudanças na conexão elétrica. Essa flexibilidade pode reduzir a necessidade de interconexões e diminuir o consumo energético em arquiteturas computacionais futuras.
Testes iniciais mostraram aplicações em tarefas como reconhecimento de padrões, aprendizado sináptico e operações lógicas reconfiguráveis, com consumo energético reduzido.
Apesar dos avanços, os pesquisadores afirmam que o trabalho ainda está em fase experimental e que desafios como escalabilidade e integração com tecnologias existentes precisam ser superados antes de aplicações comerciais.
O projeto é resultado de uma colaboração internacional de mais de uma década, com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP).