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Rede neural artificial inspirada no cérebro humano consegue "pensar" melhor

·2 minuto de leitura

Pesquisadores do Montreal Neurological Institute-Hospital e do Quebec Artificial Intelligence Institute, ambos no Canadá, descobriram que redes de inteligência artificial (IA) baseadas na conectividade desenvolvida pelo cérebro humano podem realizar tarefas cognitivas complexas com mais rapidez e eficiência.

Os cientistas analisaram esses padrões de conectividade aplicados em uma rede neural artificial, composta por um sistema computacional com várias unidades de entrada e saída, em um esquema semelhante ao encontrado em cérebros biológicos. Durante os testes, eles treinaram essa rede neural para realizar ações de memória cognitiva em tempo real.

“Os padrões de conexão dos circuitos neurais do cérebro formam uma rede complexa. A sinalização coletiva na rede se manifesta como atividade neural padronizada que apoia a cognição humana e o comportamento adaptativo. Avanços tecnológicos recentes permitem reconstruções em macroescala dessas redes cerebrais biológicas”, explica o pesquisador do Montreal Neurological Institute Bratislav Misic, autor principal do estudo.

Redes neurais artificiais

Trabalhos anteriores sobre a conectividade cerebral focavam apenas na descrição da organização da rede neural, sem se preocupar com o funcionamento dos sistemas biológicos de funções específicas, como a execução de cálculos. Ao integrar essa conectividade na construção de arquiteturas de redes artificiais, os cientistas observaram que é possível replicar esse comportamento.

Medição da capacidade cognitiva da rede neural biológica (Imagem: Reprodução/Mcgill University)
Medição da capacidade cognitiva da rede neural biológica (Imagem: Reprodução/Mcgill University)

Eles descobriram que as redes neurais artificiais com conectividade cerebral, conhecidas como neuromórficas, realizavam tarefas de memória cognitiva de maneira mais flexível e eficiente do que outras arquiteturas convencionais. Essas redes neuromórficas conseguiram oferecer suporte a uma grande quantidade de capacidades de aprendizagem em contextos completamente diferentes.

“Observamos uma interação proeminente entre a estrutura e a dinâmica da rede, de modo que a mesma arquitetura subjacente pode suportar uma ampla gama de valores de capacidade de memória, bem como funções diferentes de codificação ou decodificação, dependendo do regime dinâmico em que a rede está”, acrescenta Misic.

Conectividade

Os pesquisadores descobriram essa capacidade de conectividade das redes neurais artificias neuromórficas após analisarem dados de exames de ressonância magnética. Eles reconstruíram a conectômica cerebral, trainando redes computacionais especializadas para tarefas de codificação de memória mais complexas.

Esquema da capacidade de codificação das redes neurais neuromórficas (Imagem: Reprodução/Mcgill University)
Esquema da capacidade de codificação das redes neurais neuromórficas (Imagem: Reprodução/Mcgill University)

Durante esse processo, eles concluíram quem o desempenho do sistema de inteligência artificial é orientado pela topologia de como essas redes estão conectadas. Essa organização modular faz com que a comunicação entre partes específicas da rede neural seja mais eficiente, abrindo espaço para a otimização da capacidade cognitiva.

“Neurociência e IA compartilham raízes comuns, mas recentemente divergiram. O uso de redes artificiais nos ajudará a entender como a estrutura do cérebro suporta a função cerebral. O uso de dados empíricos para fazer redes neurais revelará princípios de design para construir uma IA melhor e isso poderá enriquecer nossa compreensão do cérebro”, encerra Misic.

Fonte: Canaltech

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