Cientistas fizeram uma descoberta fundamental no campo da computação neuromórfica. Uma equipe internacional de pesquisa liderada pela Universidade de Loughborough desenvolveu com sucesso um "transneurônio artificial" capaz de simular as funções de múltiplas regiões cerebrais, estabelecendo as bases para a construção de sistemas robóticos com capacidades de percepção e adaptação em nível biológico. Essa conquista, publicada na *Nature Communications*, representa um avanço significativo na concretização da inteligência semelhante à do cérebro em nível de hardware.
Os neurônios artificiais tradicionais só conseguem executar uma única tarefa, enquanto o novo transneurônio, por meio da integração de elementos memristores, exibe capacidades de ajuste dinâmico. A equipe de pesquisa utilizou modulação de sinal elétrico para permitir que um único dispositivo reproduzisse os padrões de pulso de neurônios visuais, motores e pré-motores com precisão de 70% a 100%. Dados experimentais mostram que o dispositivo pode processar múltiplos sinais simultaneamente e responder de acordo com as diferenças na sincronia de entrada, superando a limitação dos neurônios artificiais tradicionais que exigem a colaboração de múltiplas unidades. O professor Sergei Savelev, da Universidade de Loughborough, destacou: "Ao ajustar parâmetros como a voltagem, a mesma unidade pode simular as funções de diferentes regiões do cérebro. Essa flexibilidade deriva das características adaptativas dos memristores às mudanças ambientais."
O cerne dessa tecnologia reside no mecanismo de memória física dos memristores — átomos de prata formam pontes dinâmicas sob a influência de um campo elétrico, gerando sinais de pulso semelhantes aos do cérebro. O professor Joshua Young, da Universidade do Sul da Califórnia, enfatizou que tais avanços em hardware permitem que os sistemas aprendam continuamente, reduzindo o consumo de energia em mais de 90% em comparação com os modelos de IA existentes. A equipe de pesquisa está avançando com o projeto "Córtex Cerebral em um Chip", planejando interconectar centenas de neurônios para construir uma rede neural capaz de percepção, aprendizado e controle. O Dr. Sergey Gepstein, do Instituto Salk, acredita que isso pode levar a robôs autônomos capazes de se adaptar ao ambiente em tempo real, muito mais eficientes do que os sistemas tradicionais que dependem de simulação por software.
Além das aplicações robóticas, essa tecnologia oferece um novo paradigma de pesquisa para a neurociência. O Dr. Pavel Borisov, da Universidade de Loughborough, afirmou que os neurônios artificiais podem servir como plataformas experimentais para neurocientistas, ajudando a elucidar os mecanismos de formação da consciência e os padrões de comunicação entre as regiões cerebrais. No futuro, se integrados a sistemas nervosos biológicos, poderão possibilitar a substituição funcional de regiões cerebrais danificadas.
