Acima está o Neurogrid: uma placa de silício inspirada no cérebro humano, que é 9.000 vezes mais rápida do que simuladores cerebrais de computadores normais e usa muito menos energia para ser iniciado.
Desenvolvido por uma equipe de bioengenheiros de Stanford, nos EUA, este não é exatamente o primeiro microchip a usar o cérebro humano como fonte de inspiração – isso ocorre até que com bastante frequência. No entanto, ele é capaz de simular mais neurônios do que tentativas anteriores, e usa menos energia do que o necessário para manter um iPad ligado. A pesquisa foi publicada em um artigo na Proceedings of the IEEE.
Não é por menos que cientistas querem recriar o cérebro em silício: mesmo o córtex de um rato pode operar 9.000 vezes mais rápido do que um PC, e o computador ainda usa 40.000 vezes mais energia. E aí entra em ação o Neurogrid, que usa 16 chips “Neurocore” customizados para simular um milhão de neurônios e milhões de conexões sinápticas. É 9.000 vezes mais rápido, e 100.000 vezes mais eficiente em energia do que uma simulação de 1 milhão de neurônios em um computador pessoal.
Compreensivelmente, portanto, este protótipo custa US$ 40.000 – mas, infelizmente, não é tão fácil programar para ele. Kwabena Boahen, um dos pesquisadores, explica:
Atualmente, você precisa saber como o cérebro funciona para programar em um desses. Queremos criar um neurocompilador para que você não precise saber nada sobre sinapses e neurônios para conseguir usar um desses.
De fato, a ideia é usar o dispositivo para controlar próteses de membros para pessoas com paralisia – uma aplicação adequada para um cérebro sintético. Mas há muito mais potencial aqui, por isso é importante tentar torná-lo mais barato – e, assim, mais prático para o mundo real.
Atualmente, os 16 Neurocores, cada um com 65.536 neurônios, estão usando uma tecnologia de fabricação de 15 anos de idade. Mudar para práticas modernas poderia reduzir o custo em 100x, e a placa custaria US$ 400. E então ela poderia ser usada para controlar praticamente qualquer coisa. [Proceedings of the IEEE via Stanford]
