A Wedoany soube pela Universidade de Pequim que o chip foi desenvolvido em conjunto pela equipe do professor Yang Yuchao, da Escola de Circuitos Integrados da Universidade de Pequim, e pela Academia Chinesa de Ciências, comprimindo pela primeira vez o tempo de operação de etapa única de um sistema de hardware neurodinâmico para o nível de milissegundos.
O professor da Escola de Circuitos Integrados da Universidade de Pequim, Yang Yuchao (centro), posa com colaboradores em laboratório (foto cedida pela Universidade de Pequim)
O cérebro é um dos sistemas dinâmicos mais complexos. Tanto a interpretação em tempo real dos estados neurais por interfaces cérebro-máquina quanto a reconstrução de alta precisão do córtex cerebral por imagens médicas dependem da modelagem rápida de processos neuromórficos e dinâmicos contínuos. "Foi assim que nasceu o sistema de neurodinâmica: pesquisadores combinam redes neurais com equações diferenciais para reconstruir estruturas cerebrais tridimensionais precisas", explica Yang Yuchao. O sistema tem amplas perspectivas de aplicação, mas também apresenta uma desvantagem evidente: os dados massivos gerados pelos cálculos precisam ser transferidos com frequência entre memória e processador, o que consome muito tempo e mantém o consumo de energia em níveis elevados.
Para resolver esse problema, a equipe de Yang Yuchao desenvolveu o primeiro chip do mundo de sistema neurodinâmico em nível de milissegundos baseado em memristores de mudança de fase, comprimindo drasticamente o tempo de operação de etapa única do sistema neurodinâmico para 2,12 milissegundos, alcançando operações de alta velocidade e alta precisão semelhantes às do cérebro humano.
"Propusemos um novo paradigma de 'computação na memória controlável' baseado em memristores de mudança de fase, permitindo que os dados sejam processados com eficiência no local, sem a necessidade de transferências constantes", afirma Yang Yuchao. Em comparação com os chips avançados atualmente dominantes no setor, o chip desenvolvido pela equipe apresenta um salto significativo no desempenho computacional e uma redução notável no consumo de energia, atendendo aos requisitos de modelagem de estruturas cerebrais de alta fidelidade.
"No futuro, as interfaces cérebro-máquina não precisarão apenas ler sinais neurais, mas também compreender em tempo real o estado do cérebro, prever tendências de evolução neurodinâmica e realizar regulação em malha fechada com base em feedback", explica Yang Yuchao. A modelagem cerebral de alta fidelidade, capaz de operar em velocidade de milissegundos, tem potencial para fornecer às interfaces cérebro-máquina modelos de estado cerebral individualizados, dinâmicos e interpretáveis, viabilizando a modelagem do estado cerebral e a interação inteligente. Na área médica, esse avanço também pode abrir novos caminhos tecnológicos para triagem precoce de doenças cerebrais, monitoramento da progressão de doenças e intervenções diagnósticas e terapêuticas personalizadas.