Hardware e InferênciaPesquisa 🇺🇸 27.07.2026 09:06

Um Erro de Laboratório que Pode Revolucionar a Computação

Uma descoberta acidental em laboratório pode levar a chips neuromórficos altamente eficientes em termos energéticos. Pesquisadores descobriram que um MOSFET convencional com um terminal de substrato flutuante exibe propriedades de neurônio artificial e, controlando a resistência do substrato, um elemento semelhante a neurônio estável pode ser criado. Esse avanço promete reduzir significativamente o consumo de energia da inteligência artificial.
Em um laboratório da Arábia Saudita em 2024, um estudante esqueceu de conectar o terminal de substrato de um transistor MOSFET ao medir uma memória, o que resultou em um aumento abrupto de corrente com histerese, semelhante ao comportamento de um neurônio biológico. Pesquisadores liderados por Mario Lanza e Steven Pasos descobriram que, com o substrato flutuante, os buracos gerados por ionização por impacto não escoam para o terra, mas se acumulam no substrato, elevando sua tensão. Quando essa tensão ultrapassa o limiar, um transistor bipolar parasita abre-se abruptamente, gerando um pico de corrente, e então a tensão relaxa. Usando um transistor adicional para ajustar a resistência do substrato, os cientistas alcançaram um comportamento uniforme: todos os neurônios disparam na mesma tensão, com baixa variabilidade. Testes mostraram operação estável por 10 milhões de ciclos sem falhas. Atualmente, um único neurônio é implementado com dezenas ou centenas de transistores MOSFET, e a abordagem proposta com um ou dois transistores por neurônio pode permitir escalar sistemas, aproximando-se em eficiência energética do cérebro, que é aproximadamente um milhão de vezes mais eficiente que as redes neurais modernas.
Fonte: IEEE Spectrum AI — original
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