Pesquisadores da Princeton criam dispositivo biocomputacional
Pesquisadores da Universidade de Princeton desenvolveram um dispositivo biocomputacional que combina neurônios vivos com eletrônica avançada, permitindo a programação para reconhecimento de padrões. O estudo, publicado na revista Nature Electronics, representa um avanço significativo na interface entre biologia e tecnologia.
Dispositivo combina neurônios vivos e eletrônica avançada
O novo dispositivo consiste em uma rede tridimensional de neurônios biológicos interligados a uma malha de eletrônicos. Essa configuração permite que os neurônios interajam diretamente com os circuitos eletrônicos, diferentemente de tentativas anteriores que utilizavam culturas celulares bidimensionais ou clusters 3D monitorados externamente.
Metodologia de construção do dispositivo
Os pesquisadores utilizaram métodos avançados de fabricação para criar uma malha de fios metálicos microscópicos e eletrodos, unida por uma fina camada de epóxi flexível. Essa estrutura serve como um suporte para o crescimento de dezenas de milhares de neurônios, formando uma rede 3D capaz de realizar computações complexas.
Resultados e aprendizado do sistema
Durante mais de seis meses, a equipe monitorou a evolução da rede neural, testando métodos para fortalecer ou enfraquecer conexões entre neurônios. O sistema foi capaz de identificar padrões em pulsos elétricos, demonstrando eficácia em distinguir entre diferentes padrões espaciais e temporais.
Implicações para a inteligência artificial e neurociência
Esse dispositivo pode contribuir para a compreensão do funcionamento do cérebro e para o desenvolvimento de soluções que abordem o alto consumo de energia dos sistemas de inteligência artificial atuais. Segundo os pesquisadores, a eficiência energética dos neurônios biológicos pode oferecer insights valiosos para a criação de redes neurais mais sustentáveis.
O estudo, intitulado “A three-dimensional micro-instrumented neural network device”, foi liderado por Tian-Ming Fu e Jim Sturm, e pode abrir novas possibilidades tanto na pesquisa em neurociência quanto na aplicação de inteligência artificial. Para mais informações, acesse o artigo completo em Nature Electronics.
