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Cientistas vincularam neurônios artificiais e biológicos em uma rede – e, surpreendentemente, funcionou

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Os cientistas ligaram dois neurônios artificiais à base de silício com um biológico em vários países em uma rede totalmente funcional. Usando protocolos padrão da Internet, eles estabeleceram uma cadeia de comunicação através da qual um neurônio artificial controla um vivo, biológico e passa a informação para outro artificial.

Uau.

Falamos bastante sobre interfaces cérebro-computador e novos chips de computador que se assemelham ao cérebro. Abordamos como esses chips “neuromórficos” poderiam se conectar a entidades de computação tremendamente poderosas, usando nós de comunicação projetados chamados sinapses artificiais.

Enquanto a lei de Moore está morrendo, até dissemos que a computação neuromórfica é um caminho para o futuro da computação baseada em rede neural artificial extremamente poderosa e com baixo consumo de energia – em hardware – que, em teoria, poderia se ligar melhor ao cérebro. Como os chips “falam” a linguagem do cérebro, em teoria eles poderiam se tornar centros de neuroprótese muito mais avançados e “naturais” do que qualquer coisa atualmente possível.

Neste mês, uma equipe internacional reuniu todos esses ingredientes, transformando a teoria em realidade.

Os três laboratórios, espalhados por Pádua, Itália, Zurique, Suíça e Southampton, Inglaterra, colaboraram para criar uma rede neural artificial-biológica híbrida totalmente autocontrolada, que se comunicava usando princípios biológicos, mas pela Internet.

A rede de três neurônios, ligada através de sinapses artificiais que imitam o real, foi capaz de reproduzir um experimento clássico de neurociência que é considerado a base do aprendizado e da memória no cérebro. Em outras palavras, os “chips” de neurônios artificiais e sinapses progrediram ao ponto em que eles podem realmente usar um neurônio biológico intermediário para formar um circuito que, pelo menos parcialmente, se comporta como a coisa real.

Isso não quer dizer que cérebros ciborgues estão chegando em breve. A simulação recriou apenas uma pequena rede que suporta a transmissão excitatória no hipocampo – uma região crítica que suporta a memória – e a maioria das funções cerebrais requer uma enorme conversa cruzada entre numerosos neurônios e circuitos. No entanto, o estudo é uma demonstração impressionante de quão longe chegamos na recriação de neurônios biológicos e sinapses em hardware artificial.

E talvez um dia, o hardware neuromórfico atualmente “experimental” seja integrado a circuitos neurais biológicos quebrados como pontes para restaurar o movimento, a memória, a personalidade e até o senso de identidade.

O crescimento cerebral artificial

Uma coisa importante: este estudo baseia-se fortemente em uma década de pesquisa em computação neuromórfica ou na implementação de funções cerebrais dentro de chips de computador.

O exemplo mais conhecido é talvez o TrueNorth da IBM, que alavancou os princípios computacionais do cérebro para construir um computador completamente diferente do que temos hoje. Os computadores de hoje funcionam com uma arquitetura von Neumann, na qual os módulos de memória e processamento são fisicamente separados. Por outro lado, a computação e a memória do cérebro são alcançadas simultaneamente em sinapses, pequenos “hubs” em neurônios individuais que conversam com os adjacentes.

Como a memória e o processamento ocorrem no mesmo local, os neurônios biológicos não precisam alternar dados entre os compartimentos de processamento e armazenamento, reduzindo massivamente o tempo de processamento e o uso de energia. Além disso, a história de um neurônio também influenciará o seu comportamento no futuro, aumentando a flexibilidade e a adaptabilidade em comparação com os computadores. Com o surgimento do aprendizado profundo, que imita vagamente o processamento neural como a principal donna da IA, a necessidade de reduzir o poder enquanto aumenta a velocidade e o aprendizado flexível está se tornando cada vez mais equivalente na comunidade da IA.

A computação neuromórfica nasceu parcialmente dessa necessidade. A maioria dos chips utiliza ingredientes especiais que alteram sua resistência (ou outras características físicas) para imitar como um neurônio pode se adaptar à estimulação. Alguns chips imitam um neurônio inteiro, isto é, como ele responde a um histórico de estimulação – fica mais fácil ou mais difícil de disparar? Outros imitam sinapses, isto é, com que facilidade transmitem as informações a outro neurônio.

Embora os chips neuromórficos únicos tenham se mostrado muito mais eficientes e poderosos do que os atuais chips de computador executando algoritmos de aprendizado de máquina em problemas de brinquedos, até agora poucas pessoas tentaram colocar os componentes artificiais em conjunto com os biológicos no teste final.

Foi o que este estudo fez.

Uma rede híbrida

Ainda comigo? Vamos conversar em rede.

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Vai parecer complicado, mas lembre-se: o aprendizado é a formação de redes neurais e neurônios que disparam juntos se unem. Para reformular: ao aprender, os neurônios se organizam espontaneamente em redes, para que futuras instâncias reativem toda a rede. Para “ligar” juntos, os neurônios a jusante se tornarão mais responsivos a seus parceiros neurais a montante, de modo que mesmo um sussurro os fará ativar. Por outro lado, alguns tipos de estímulos farão com que o neurônio a jusante se acalme, de modo que apenas um “grito” a montante acione a ativação a jusante.

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Ambas as propriedades – mais fáceis ou mais difíceis de ativar neurônios a jusante – são essencialmente como o cérebro forma conexões. O “aumento”, no jargão da neurociência, é a potencialização a longo prazo (LTP), enquanto a redução é o LTD (depressão a longo prazo). Esses dois fenômenos foram descobertos no hipocampo de roedores há mais de meio século e, desde então, têm sido considerados a base biológica de como o cérebro aprende e se lembra, e implicados em problemas neurológicos como adição (sério, você não pode passe o Neuro 101 sem aprender sobre LTP e LTD!).

Portanto, talvez seja especialmente importante destacar que uma das primeiras redes híbridas de cérebro artificial recapitulou esse resultado clássico.

Para visualizar: a rede de três neurônios começou na Suíça, com um neurônio artificial com o nome foda de “neurônio cravador de silício”. Esse neurônio está vinculado a uma sinapse artificial, um “memristor” localizado no Reino Unido, que é então vinculado a um neurônio biológico de rato cultivado na Itália. O neurônio de rato possui um microeletrodo “inteligente”, controlado pela sinapse artificial, para estimulá-lo. Esse é o caminho artificial para o biológico.

Enquanto isso, o neurônio do rato na Itália também possui eletrodos que escutam sua sinalização elétrica. Essa sinalização é passada de volta para outra sinapse artificial no Reino Unido, que é usada para controlar um segundo neurônio artificial na Suíça. Esse é o caminho biológico para artificial. Como um testemunho de quão longe chegamos na digitalização da sinalização neural, todas as respostas neurais biológicas são digitalizadas e enviadas pela Internet para controlar seu parceiro artificial.

Aqui está o ponto crucial: demonstrar uma rede neural funcional, apenas fazer com que o neurônio biológico passivamente “repasse” a estimulação elétrica não é suficiente. Ele tem que mostrar a capacidade de aprender, ou seja, ser capaz de imitar os amplificadores de alta e baixa que são LTP e LTD, respectivamente.

Você provavelmente adivinhou os resultados: certos padrões de estimulação para o primeiro neurônio artificial na Suíça mudaram o funcionamento da sinapse artificial no Reino Unido. Isso, por sua vez, alterou a estimulação para o neurônio biológico, para que ele aumentasse ou diminuísse dependendo da entrada.

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Da mesma forma, a resposta do neurônio biológico alterou a segunda sinapse artificial, que controlava a saída do segundo neurônio artificial. No total, os componentes biológicos e artificiais se conectaram perfeitamente, a milhares de quilômetros, a um circuito neural funcional.

Cyborg Mind-Meld

Então … eu ainda estou levantando minha mandíbula do chão.

É totalmente insano ver um experimento clássico de aprendizado em neurociência repetido com uma rede integrada com componentes artificiais. Dito isto, uma rede de três neurônios está longe das milhares de sinapses (se não mais) necessárias para realmente restabelecer um circuito neural quebrado no hipocampo, que a DARPA tem o objetivo de realizar. E LTP / LTD foi alvo de críticas recentemente como o de fato mecanismo cerebral para a aprendizagem, embora até agora permaneçam cimentados como dogmas da neurociência.

No entanto, este é um dos poucos estudos em que você vê campos se unindo. Como Richard Feynman disse: “O que não posso recriar, não consigo entender”. Embora os chips neuromórficos tenham sido construídos com base em um entendimento de alto nível, e não molecular, de como os neurônios funcionam, o estudo mostra que as versões artificiais ainda podem sinapsar com suas contrapartes biológicas. Não estamos apenas no caminho certo para entender o cérebro, estamos recriando-o no hardware – nem que seja um pouco.

Embora o estudo não tenha casos de uso imediatos, ele praticamente aumenta os campos de computação neuromórfica e neuroprotética.

“Estamos muito animados com esse novo desenvolvimento”, disse o autor do estudo, Dr. Themis Prodromakis, da Universidade de Southampton. “Por um lado, estabelece as bases para um novo cenário que nunca foi encontrado durante a evolução natural, em que neurônios biológicos e artificiais são conectados e se comunicam através de redes globais; lançando as bases para a Internet de neuroeletrônica. Por outro lado, traz novas perspectivas para as tecnologias neuroprotéticas, abrindo caminho para pesquisas sobre a substituição de partes disfuncionais do cérebro por chips de IA. ”

Crédito da imagem: Gerd Altmann por Pixabay

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