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Cada neurônio tem poder computacional para funcionar como uma rede por si só - até hoje se pensava que eram necessários milhares de neurônios conectados por sinapses.
[Imagem: Shiri Hodassman et al. - 10.1038/s41598-022-10466-8]
Além das sinapses
O cérebro é uma rede complexa englobando bilhões de neurônios. Cada um desses neurônios se comunica simultaneamente com milhares de outros por meio de conexões chamadas sinapses, e coleta sinais de entrada através de vários "braços" muito longos e ramificados, chamados de árvores dendríticas.
Nos últimos 70 anos, a hipótese central da neurociência tem sido que o aprendizado cerebral ocorre modificando a força das sinapses - a intensidade com que essas conexões são feitas -, seguindo-se a atividade de disparo dos neurônios conectados.
Esta hipótese tem sido a base para os algoritmos de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo, tipicamente reunidos sob o rótulo inteligência artificial, que afeta cada vez mais quase todos os aspectos de nossas vidas.
Agora, depois de sete décadas, esta hipótese acaba de ser questionada: Experimentos mais detalhados revelaram que o cérebro aprende de forma completamente diferente do que os cientistas supunham.
As novas observações experimentais indicam que o aprendizado é realizado principalmente em árvores dendríticas neuronais, onde o tronco e os galhos da árvore modificam sua força, ao invés de modificar apenas a força das sinapses, como se pensava anteriormente.
A equipe já testou sua teoria em uma matriz com 60 microeletrodos que simula a rede existente em um único neurônio.
[Imagem: Shiri Hodassman et al. - 10.1038/s41598-022-10466-8]
Neurônio como unidade computacional
Os experimentos indicam que o neurônio é na verdade um elemento muito mais complexo, dinâmico e computacionalmente poderoso do que um elemento binário que pode meramente disparar ou não. Esse poder é tamanho que apenas um único neurônio pode realizar algoritmos de aprendizado profundo, que anteriormente exigiam uma rede artificial complexa, composta por milhares de neurônios e sinapses artificiais.
"Nós demonstramos que o aprendizado eficiente nas árvores dendríticas de um único neurônio pode alcançar artificialmente taxas de sucesso próximas à unidade para reconhecimento de dígitos manuscritos. Esta descoberta abre caminho para um novo tipo eficiente de hardware e algoritmos de inteligência artificial inspirados biologicamente," disse o professor Ido Kanter, que liderou a pesquisa.
"Este mecanismo de aprendizado simplificado representa um passo em direção a uma realização biológica plausível de algoritmos de retropropagação, que atualmente são a técnica central em inteligência artificial," acrescentou Shiri Hodassman, membro da equipe.
O ritmo de funcionamento do cérebro - seu clock - é um bilhão de vezes mais lento do que as GPUs paralelas mais modernas, mas com taxas de sucesso comparáveis em muitas tarefas de percepção.
A nova demonstração de aprendizado eficiente em árvores dendríticas, dentro de neurônios individuais, mostra que são necessárias novas abordagens na pesquisa do cérebro, bem como mostra a possibilidade da criação de hardwares e softwares mais eficientes, capazes de implementar algoritmos de inteligência artificial mais avançados.
Bibliografia:
Artigo: Efficient dendritic learning as an alternative to synaptic plasticity hypothesis
Autores: Shiri Hodassman, Roni Vardi, Yael Tugendhaft, Amir Goldental, Ido Kanter
Revista: Nature Scientific Reports
Vol.: 12, Article number: 6571
DOI: 10.1038/s41598-022-10466-8
Fonte: Inovação Tecnológica / Com informações da Universidade Bar-Ilan - 10/05/2022
https://www.inovacaotecnologica.com.br/noticias/noticia.php?artigo=alem-sinapses-cada-neuronio-unidade-computacional-superpoderosa&id=010150220510&ebol=sim#.Ynuur1TMLIU
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Hélio R.M.Cabral (Economista, Escritor e
Divulgador de conteúdos da Astronomia, Astrofísica, Astrobiologia e
Climatologia).Participou do curso (EAD) de Astrofísica, concluído em 2020, pela
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
Autor do livro: “Conhecendo
o Sol e outras Estrelas”.
Acompanha e
divulga os conteúdos científicos da NASA (National Aeronautics and Space
Administration), ESA (European Space Agency) e outras organizações científicas
e tecnológicas.
Participa do
projeto S`Cool Ground Observation (Observações de Nuvens) que é integrado ao
Projeto CERES (Clouds and Earth´s Radiant Energy System) administrado pela
NASA. A partir de 2019, tornou-se membro da Sociedade Astronômica Brasileira
(SAB), como astrônomo amador.
Participa também
do projeto The Globe Program / NASA Globe Cloud, um Programa de Ciência e
Educação Worldwide, que também tem o objetivo de monitorar o Clima em toda a
Terra. Este projeto é patrocinado pela NASA e National Science Fundation (NSF),
e apoiado pela National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) e U.S
Department of State.
e-mail: heliocabral@coseno.com.br
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