Como uma lesma-do-mar vai ajudar a melhorar a inteligência artificial?

Quando se trata de inteligência artificial (IA), provavelmente a primeira coisa que vem na sua cabeça são robôs avançados ou assistentes virtuais. O que nem sempre ganha destaque, porém, são as maneiras inusitadas como essas tecnologias são desenvolvidas.

Esse é o caso de uma lesma-do-mar que serve como objeto de estudo de pesquisadores na Universidade Purdue, localizada no estado de Indiana, nos EUA. O objetivo é fazer com que os sistemas de inteligência artificial fiquem tão inteligentes quanto um dos animais mais simples do mundo.

Caminho para uma IA melhorada está na criação de hábitos e na sensibilização

Um caminho para isso seria a utilização do óxido de níquel, um material quântico com potencial para reproduzir duas importantes características da lesma-do-mar. São elas a habituação e da sensibilização, que servem como dois sinais de inteligência do animal marinho.

A habituação é o processo de se acostumar com um estímulo ao longo do tempo. No caso da lesma-marinha, ela se habitua quando começa a contrair menos as suas guelras quando algo encosta no seu sifão.

No estudo publicado pelos cientistas, o equivalente disso para o óxido de níquel é uma sucessiva mudança na sua resistência elétrica. Isso porque, ao ser exposto de modo repetido ao gás hidrogênio, o material quântico fica menos resistente à eletricidade com o passar do tempo.

(Fonte: Purdue University/Kayla Wiles)

Sensibilização permite fazer processo oposto na IA

Já a sensibilização é o processo oposto ao da habituação. Ele acontece quando o organismo reage de maneira mais forte a um novo estímulo.

Por exemplo, a lesma-do-mar vai retrair suas guelras de uma maneira muito mais drástica se tomar um choque na cauda. Enquanto isso, o óxido de níquel vai ter um aumento considerável da sua resistência elétrica se for estimulado pelo gás ozônio.

(Fonte: Purdue University/Kayla Wiles)

Objetivo é implementar IA diretamente no hardware

Com base nisso, um grupo da Universidade Purdue liderado pelo professor de engenharia elétrica, Kaushik Roy, construiu um algoritmo capaz de utilizar estratégias de habituação e sensibilização.

A ideia é que, no futuro, seja possível implementar uma inteligência artificial diretamente ao nível de hardware — capaz de executar tarefas mais complexas usando menos energia.

Mas, para isso, será necessário primeiro aplicar esses conceitos em sistemas de grande escala.