Cientistas do Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) apresentaram, em estudo publicado em 18 de fevereiro de 2026 na revista Advanced Materials, um dispositivo neuromórfico formado por duas minúsculas gotas de água conectadas por canais iônicos de gramicidina A. A estrutura reproduz comportamentos de sinapses biológicas, consegue aprender e executar tarefas computacionais.
Como funciona o dispositivo
O chamado Membrane Ion Channel Synapse (MICS) é composto por duas gotas aquosas de 0,5 µL em solução de cloreto de potássio, suspensas em óleo de hexadecano. Cada gota possui uma monocamada lipídica; quando se tocam, formam uma bicamada semelhante à membrana celular. Eletrodos de prata/cloreto de prata inseridos nas gotas aplicam tensão e medem a corrente iônica.
A peptídea gramicidina A fornece o efeito de memória. Ela se monta em canais condutores apenas quando duas metades, uma de cada lado da bicamada, se alinham. O processo é facilitado pela compressão da membrana induzida pela tensão elétrica; ao cessar o estímulo, os canais se desfazem, criando dependência do histórico de voltagem — característica típica de memristores.
Características sinápticas
Testes com forma de onda triangular revelaram laço de histerese pinçado na curva corrente-tensão e tempo de memória em torno de 100 s. O dispositivo exibiu:
- facilitação e depressão de pulso duplo, com constantes de ~0,26 s e ~0,19 s;
- plasticidade dependente da taxa de pulsos;
- plasticidade dependente do intervalo entre pulsos (regra Hebbiana);
- aprendizagem associativa semelhante ao reflexo de extensão de probóscide em abelhas, com extinção gradual do aprendizado.
Aplicações em computação
Os pesquisadores empregaram o MICS como núcleo físico de um sistema de reservoir computing. Informações foram codificadas em sequências de pulsos de tensão; as condutâncias resultantes alimentaram uma camada de saída treinável em software.
No banco de dados MNIST, imagens de dígitos manuscritos foram convertidas em segmentos de 4 bits, reduzindo 440 características para 110 leituras de condutância. O classificador alcançou cerca de 89% de acurácia após 100 épocas, próximo ao limite de 91% obtido por rede de camada única sem compressão.
Imagem: gramicidin A i channels bedded in a
Em outra demonstração, o sistema jogou “velha” (tic-tac-toe) contra um oponente perfeito. Com pulsos de 2,0 s, empatou 95% de 10 000 partidas — o melhor resultado possível nesse cenário. Pulsos de 0,2 s reduziram o índice para 24%, evidenciando a influência dos parâmetros temporais na performance.
Eficiência energética e desafios
O consumo variou de 2 a 7 nJ por pulso, inferior ao de memristores sólidos equivalentes, mas ainda acima dos 0,1 a 100 fJ estimados para sinapses naturais. Os autores apontam que os dispositivos operam em escala de segundos, carecem de integração tridimensional e demandam melhorias de durabilidade antes de aplicações práticas. Segundo a equipe, a plataforma destina-se a complementar a eletrônica de silício em contextos que exijam biocompatibilidade e sinalização iônica.
O trabalho representa a primeira demonstração de computação significativa com canais iônicos biológicos em membranas lipídicas, aproximando dispositivos artificiais dos mecanismos usados pelo cérebro para processar informação.
Com informações de Nanowerk
