Estrutura baseada em óxidos integra memória e processamento em um único componente, com potencial para reduzir consumo de energia e ampliar eficiência.

Pesquisadores de uma colaboração internacional desenvolveram um novo dispositivo eletrônico capaz de aproximar a computação do funcionamento do cérebro humano. O estudo, com participação do físico Victor Lopez-Richard, da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), foi publicado na revista Nature Communications e representa um avanço relevante no campo da computação neuromórfica.

Esse modelo computacional busca reproduzir a lógica do cérebro ao integrar, em um mesmo sistema, funções de processamento e armazenamento de dados — algo diferente da arquitetura tradicional dos computadores, onde essas tarefas são separadas.

O dispositivo é construído a partir da interface entre dois óxidos — LaAlO₃ (óxido de lantânio e alumínio) e SrTiO₃ (titanato de estrôncio). Nessa junção, forma-se um gás de elétrons quase bidimensional que funciona como canal condutor e pode ser controlado eletricamente. Na prática, trata-se de um componente semelhante a um transistor, mas com capacidades ampliadas.

Além de controlar a corrente elétrica, o dispositivo também apresenta propriedades de memristor e memcapacitor — ou seja, consegue “lembrar” estados anteriores, característica essencial para simular o comportamento das sinapses cerebrais. Essa memória depende do histórico de sinais elétricos aplicados, o que permite respostas adaptativas.

Outro diferencial está na arquitetura: ao invés do modelo convencional, o componente possui portas de controle laterais, o que altera sua forma de operação. Ele também funciona de maneira analógica, operando em múltiplos estados — ao contrário dos sistemas digitais tradicionais, baseados apenas em “ligado” e “desligado”.

Um dos pontos centrais da pesquisa foi identificar o mecanismo responsável pela memória do sistema. Os cientistas verificaram que ela está associada ao acúmulo de cargas nas portas laterais, e não apenas ao fluxo de elétrons no canal condutor. Esse controle ocorre de forma gradual, permitindo ajustes finos no comportamento do dispositivo.

A principal inovação destacada pelos autores é o chamado “polimorfismo eletrônico”: a capacidade de um único componente assumir diferentes funções dependendo da forma como é conectado. Isso pode reduzir significativamente a complexidade dos circuitos e o consumo de energia — dois dos principais desafios da computação atual.

Nos testes, o dispositivo demonstrou potencial para aplicações inspiradas no cérebro, como reconhecimento de padrões simples, aprendizado por repetição (plasticidade sináptica) e execução de operações lógicas diretamente no próprio componente, sem الحاجة de memória externa. O consumo energético registrado foi da ordem de nanojoules por operação, inferior ao de sistemas convencionais.

Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores destacam que a tecnologia ainda está em estágio inicial. Desafios como escalabilidade, integração com sistemas existentes e padronização entre dispositivos ainda precisam ser superados antes de uma possível aplicação comercial.

O trabalho é fruto de uma parceria científica de longa data, incluindo colaboração com a Universidade de Würzburg, na Alemanha, e contou com apoio da FAPESP. Estudos complementares também vêm aprofundando o entendimento sobre os mecanismos de memória envolvidos, reforçando o potencial da tecnologia para o desenvolvimento de sistemas mais eficientes e de baixo consumo energético.