Como os neurônios de silício se comportam como o cérebro biológico? – Notícias e análises sobre médicos naturopatas

14/07/2020 Off Por juliana Costa
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Node Smith, ND

Quando dispara, um neurônio consome significativamente mais energia do que uma operação equivalente no computador. E, no entanto, uma rede de neurônios acoplados pode aprender, detectar e executar tarefas complexas em níveis de energia que são atualmente inatingíveis até para processadores de última geração.

O que um neurônio faz para economizar energia que uma unidade de processamento de computador contemporânea não faz?

A modelagem por computador de pesquisadores da Universidade de Washington, na McKelvey School of Engineering de St. Louis, pode fornecer uma resposta. Usando “neurônios” simulados de silício, eles descobriram que as restrições de energia em um sistema, juntamente com as propriedades intrínsecas dos neurônios, precisam passar para a configuração de menor energia, leva a um protocolo de comunicação dinâmico à distância, mais robusto e mais eficiente em termos energéticos do que os processadores de computador tradicionais.

A pesquisa, do laboratório de Shantanu Chakrabartty, professor de Clifford W. Murphy no Departamento de Sistemas e Engenharia Elétrica de Preston M. Green, foi publicada no mês passado na revista Frontiers in Neuroscience.

É um caso de fazer mais com menos.

Ahana Gangopadhyay, um estudante de doutorado no laboratório de Chakrabartty e um dos principais autores do artigo, vem investigando modelos de computador para estudar as restrições de energia nos neurônios de silício – neurônios criados artificialmente, conectados por fios, que mostram a mesma dinâmica e comportamento que os neurônios em nossos cérebros.

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As contrapartes de silicone também dependem de condições elétricas específicas para disparar

Como os neurônios biológicos, seus equivalentes de silício também dependem de condições elétricas específicas para disparar ou disparar. Esses picos são a base da comunicação neuronal, movendo-se para frente e para trás, carregando informações de neurônio em neurônio.

Os pesquisadores analisaram primeiro as restrições de energia em um único neurônio. Então um par. Então, eles adicionaram mais. “Descobrimos que há uma maneira de combiná-los, onde você pode usar algumas dessas restrições de energia para criar um canal de comunicação virtual”, disse Chakrabartty.

Um grupo de neurônios opera sob uma restrição de energia comum. Portanto, quando um único neurônio dispara, ele afeta necessariamente a energia disponível – não apenas para os neurônios aos quais está diretamente conectado, mas para todos os outros que operam sob a mesma restrição de energia.

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Neurônios cravadores

Assim, neurônios cravantes criam perturbações no sistema, permitindo que cada neurônio “saiba” quais outros estão cravando, quais estão respondendo e assim por diante. É como se todos os neurônios estivessem embutidos em uma folha de borracha; uma única onda, causada por um pico, afetaria todos eles. E, como todos os processos físicos, os sistemas de neurônios de silício tendem a se auto-otimizar para seus estados menos energéticos, além de serem afetados pelos outros neurônios da rede.

Essas restrições se reúnem para formar um tipo de rede de comunicação secundária, onde informações adicionais podem ser comunicadas através da topologia dinâmica, mas sincronizada, de picos. É como a folha de borracha vibrando em um ritmo sincronizado em resposta a vários picos.

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Essa topologia carrega informações que são comunicadas, não apenas aos neurônios fisicamente conectados, mas a todos os neurônios sob a mesma restrição de energia, incluindo aqueles que não estão fisicamente conectados.

Netowrk formado em tempo real

Sob a pressão dessas restrições, Chakrabartty disse: “Eles aprendem a formar uma rede em tempo real”.

Isso torna a comunicação muito mais eficiente do que os processadores de computador tradicionais, que perdem a maior parte de sua energia no processo de comunicação linear, onde o neurônio A deve primeiro enviar um sinal através de B para se comunicar com C.

O uso desses neurônios de silício para processadores de computador oferece a melhor troca de velocidade entre eficiência e processamento, disse Chakrabartty. Isso permitirá que os projetistas de hardware criem sistemas para tirar proveito dessa rede secundária, computando não apenas linearmente, mas com a capacidade de executar computação adicional nessa rede secundária de picos.

Os próximos passos imediatos, no entanto, são criar um simulador que possa emular bilhões de neurônios. Em seguida, os pesquisadores iniciarão o processo de construção de um chip físico.

1. Ahana Gangopadhyay, Darshit Mehta, Shantanu Chakrabartty. Um modelo de neurônio de pico e população baseado no sistema dinâmico de transformação de crescimento. Fronteiras em Neurociência, 2020; 14 DOI: 10.3389 / fnins.2020.00425


Node Smith, ND, é médico naturopata em Humboldt, Saskatchewan, editor associado e diretor de educação continuada da NDNR. Sua missão é servir relacionamentos que apóiam o processo de transformação e que, finalmente, levam a pessoas, empresas e comunidades mais saudáveis. Suas principais ferramentas terapêuticas incluem aconselhamento, homeopatia, dieta e uso de água fria combinada com exercícios. Nó considera a saúde um reflexo dos relacionamentos que uma pessoa ou empresa tem consigo mesma, com Deus e com os que estão à sua volta. Para curar doenças e curar, esses relacionamentos devem ser considerados especificamente. Node trabalhou intimamente com muitos grupos e organizações da profissão naturopata e ajudou a fundar a Associação para Revitalização Naturopática (ANR), sem fins lucrativos, que trabalha para promover e facilitar a educação experiencial em vitalismo.

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