Criados componentes que superam "esquecimento catastrófico" da IA

Eletr?nica

Redação do Site Inovação Tecnológica - 09/04/2025

Computador com plasticidade

Assim como os transistores s?o a base de toda a nossa eletr?nica e computa??o, os memoristores s?o o componente fundamental da nascente computa??o neurom?rfica, que imita o c?rebro, prometendo fazer tudo mais r?pido com um consumo muito menor de energia.

E agora esses componentes ficaram ainda melhores, reunindo caracter?sticas que permitem que eles superem o problema do "esquecimento catastr?fico", no qual as redes neurais artificiais esquecem abruptamente informa??es aprendidas anteriormente quando os sistemas de intelig?ncia artificial recebem novos conjuntos de dados para melhorar seu treinamento.

Shaochuan Chen e colegas do Centro de Pesquisa Juelich, na Alemanha, fabricaram novos componentes memorresistivos que apresentaram vantagens significativas em rela??o ?s vers?es anteriores: Eles funcionam em uma faixa de voltagem mais ampla, podem operar nos modos anal?gico e digital e s?o mais robustos, ou seja, menos suscet?veis a problemas de funcionamento.

"Suas propriedades ?nicas permitem o uso de diferentes modos de comuta??o para controlar a modula??o do memoristor, de tal forma que as informa??es armazenadas n?o sejam perdidas," disse o professor Ilia Valov, cuja equipe ? pioneira no desenvolvimento de neur?nios artificiais feitos de nanofios.

O problema do esquecimento catastr?fico ocorre quando redes neurais profundas s?o treinadas para uma nova tarefa. Ele ocorre porque uma nova otimiza??o simplesmente substitui uma anterior. O c?rebro n?o tem esse problema porque ele aparentemente ajusta o grau de mudan?a sin?ptica. Os neurocientistas agora j? reconhecem uma nova camada no aprendizado, que eles chamam de "metaplasticidade". Eles suspeitam que ? somente por meio desses diferentes graus de plasticidade que nosso c?rebro pode aprender permanentemente novas tarefas sem esquecer o conte?do antigo.

O novo memoristor faz algo semelhante.

Memoristores

Os memoristores s?o essencialmente resistores com mem?ria: Sua resist?ncia el?trica muda dependendo da tens?o aplicada e, diferentemente dos componentes convencionais, seu valor de resist?ncia permanece mesmo ap?s a energia ter sido desligada. Isso ocorre porque os memoristores passam por mudan?as estruturais - por exemplo, devido ? deposi??o de ?tomos nos eletrodos.

"Elementos memorresistivos s?o considerados candidatos ideais para componentes de computador com capacidade de aprendizagem e inspira??o neurol?gica, modelados no c?rebro," destaca Valov.

Mas seu uso disseminado tem trope?ado em problemas na fabrica??o industrial - nem todos os componentes funcionam da maneira esperada - e em uma vida ?til muito curta, al?m de serem muito sens?veis, pifando precocemente por problemas mec?nicos ou de aquecimento.

A equipe ent?o inovou de modo radical, usando novos materiais e um mecanismo de chaveamento totalmente novo. "N?s descobrimos um mecanismo memorresistivo eletroqu?mico fundamentalmente novo, que ? quimicamente e eletricamente mais est?vel," explicou Valov.

Novo mecanismo para memoristor

At? agora eram conhecidos dois mecanismos principais para o funcionamento dos memoristores bipolares: Metaliza??o eletroqu?mica (ECM: electrochemical metallization) e mecanismo de mudan?a de val?ncia (VCM: valence change mechanism), cada um com suas vantagens e desvantagens.

Os memoristores ECM formam um filamento met?lico entre os dois eletrodos, uma pequena "ponte condutora" que altera a resist?ncia el?trica e se dissolve novamente quando a tens?o ? invertida. Seu par?metro cr?tico ? a barreira de energia (resist?ncia) da rea??o eletroqu?mica. Ele opera com tens?es de comuta??o mais baixas e menores tempos de comuta??o, mas os estados s?o vari?veis e relativamente curtos.

Os memristores VCM, por outro lado, n?o alteram a resist?ncia atrav?s do movimento de ?ons met?licos, mas sim atrav?s do movimento de ?ons de oxig?nio na interface entre o eletrodo e o eletr?lito, modificando a chamada barreira Schottky. Este processo ? comparativamente est?vel, mas requer altas tens?es de comuta??o.

"Assim, nos propusemos a projetar um memoristor que combinasse os benef?cios de ambos os tipos," disse Valov, acrescentando que seus colegas especialistas sempre consideraram isso imposs?vel. Mas era imposs?vel nas plataformas j? conhecidas, por isso eles se voltaram para novos materiais e novos modos de funcionamento.

"Nosso novo memorresistor ? baseado em um princ?pio completamente diferente: Ele utiliza um filamento feito de ?xidos met?licos, em vez de um puramente met?lico, como o ECM," explicou Valov. "Esse filamento ? formado pelo movimento de ?ons de oxig?nio e t?ntalo e ? altamente est?vel - ele nunca se dissolve completamente. Voc? pode pensar nele como um filamento que sempre existe at? certo ponto e ? apenas modificado quimicamente."

O resultado ? um memoristor muito robusto, que a equipe batizou de memoristor de modifica??o de condutividade de filamento (FCM: filament conductivity modification). Os componentes baseados neste mecanismo t?m v?rias vantagens: S?o qu?mica e eletricamente mais est?veis, mais resistentes a altas temperaturas, t?m uma janela de tens?o mais ampla e exigem tens?es mais baixas para serem produzidos. Como resultado, menos componentes queimam durante o processo de fabrica??o, a taxa de rejei??o ? menor e sua vida ?til ? maior.

Solu??o para o esquecimento catastr?fico

Mas tem mais: Os diferentes estados de oxida??o permitem que o novo memoristor seja operado em um modo bin?rio e/ou anal?gico.

Enquanto os sinais bin?rios s?o digitais e podem gerar apenas dois estados, os sinais anal?gicos s?o cont?nuos e podem assumir qualquer valor intermedi?rio. Essa combina??o de comportamento anal?gico e digital ? particularmente interessante para chips neurom?rficos porque pode ajudar a superar o problema do esquecimento catastr?fico.

Isso porque o novo memoristor ?hmico alcan?a algo similar ? metaplasticidade aventada pela neuroci?ncia: "Suas propriedades ?nicas permitem o uso de diferentes modos de comuta??o para controlar a modula??o do memoristor, de tal forma que as informa??es armazenadas n?o sejam perdidas," disse Valov.

Os pesquisadores j? implementaram o novo componente memorresistivo em um modelo de uma rede neural artificial em uma simula??o. Em v?rios conjuntos de dados de imagem, o sistema atingiu um alto n?vel de precis?o no reconhecimento de padr?es. Mas esta n?o ? sua palavra final, e a equipe pretende continuar procurando outros materiais que possam funcionar ainda melhor e de forma mais est?vel do que a vers?o apresentada agora. "Nossos resultados avan?ar?o ainda mais o desenvolvimento de eletr?nicos para aplica??es de 'computa??o na mem?ria'," disse Valov.

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