Seul (LabNews Media LLC) – Pesquisadores da Sungkyunkwan University (SKKU), na Coreia do Sul, desenvolveram uma sinapse artificial controlada pela cor da luz incidente, imitando uma capacidade de aprendizado equilibrada, como a encontrada no cérebro humano.
A equipe liderada pelo Professor Sae Byeok Jo e pelo Professor Wooseok Yang utilizou o material semicondutor sulfeto de prata e bismuto (AgBiS?). Através do controle direcionado da cor da luz, a conexão pode ser fortalecida ("Lembrar") ou enfraquecida ("Esquecer"). A luz infravermelha próxima desencadeia um fortalecimento acelerado da conexão sináptica, enquanto a luz azul causa um rápido enfraquecimento.
Em uma simulação para reconhecimento de dígitos manuscritos, o novo sistema demonstrou uma estabilidade significativamente maior. Enquanto as redes neurais convencionais perdem desempenho após cerca de 200 rodadas de treinamento, a precisão de reconhecimento permaneceu estável com o sistema controlado por luz por mais de 1.000 rodadas.
O desenvolvimento visa possibilitar sistemas de computação neuromórfica energeticamente eficientes que processam e armazenam informações de forma semelhante ao cérebro. Modelos de IA convencionais consomem muita energia, pois o "esquecimento" geralmente precisa ser simulado por software. O novo sistema realiza esse processo diretamente no nível do hardware através de caminhos de portadores de carga opostos, ativados por diferentes comprimentos de onda de luz.
O Professor Jo enfatizou que o conhecimento de como esquecer é tão importante quanto o conhecimento de como lembrar. A separação dessas duas funções pela cor da luz permite uma capacidade de aprendizado autorreguladora em hardware de IA.
A tecnologia pode ser usada no futuro em aceleradores de IA energeticamente eficientes, sistemas de visão computacional para veículos autônomos e robôs, bem como em retinas artificiais. O estudo foi publicado na revista científica Nature Communications.
