Apesar de o termo "rede neural" poder ser aplicado tanto à estrutura anatômica quanto a um sistema de computação, essas redes neurais ainda apresentam mais diferenças do que semelhanças. Isso se deve principalmente à estrutura extremamente complexa dos plexos neurais do cérebro. Mas isso pode mudar graças ao desenvolvimento de cientistas do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos. Sua invenção pode se tornar um novo estágio no desenvolvimento da tecnologia de redes neurais.
O fato é que o cérebro humano consiste em centenas de milhões de neurônios, cada um dos quais conectado a dezenas de milhares de outros neurônios. Essa estrutura complexa de forma bastante simplificada é tida como base para a construção de redes neurais artificiais, com a única diferença de que a eletrônica existente hoje não dá conta de um roteamento tão complexo e o número de conexões entre os elementos da rede neural tem que ser reduzido dezenas e centenas de vezes, o que afeta o desempenho … Claro, agora existem projetos que visam emular o cérebro, mas eles também atingem o limite do poder das tecnologias existentes.
Diagrama da estrutura do chip. A estrutura tridimensional fornece o roteamento sofisticado e a taxa de sinal necessária para simular a estrutura do cérebro.
A equipe de desenvolvimento do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA oferece uma abordagem um pouco diferente. Os cientistas querem usar luz em vez de eletricidade como meio de transmitir um sinal. Para isso, foi desenvolvido um chip especial que distribui sinais ópticos ao longo de uma grade em miniatura em diferentes direções. Graças ao uso de um novo tipo de sinal, foi possível superar o problema de conectar os elementos da rede neural pelo empilhamento vertical de duas camadas de estruturas fotônicas. Eles confinam a luz em linhas para guiar os sinais ópticos da mesma forma que os fios transmitem um impulso elétrico. Essa abordagem permite criar esquemas de roteamento complexos necessários para simular as estruturas neurais do cérebro, bem como aumentar a taxa de transmissão do sinal e o número de conexões entre os elementos da rede. Além disso,o sistema é muito escalonável e fácil de expandir no futuro. E se as redes neurais "comuns" estão progredindo na autoaprendizagem e no reconhecimento de padrões, é difícil imaginar o que uma estrutura que imita o trabalho do cérebro será capaz.
Vladimir Kuznetsov
