Os cientistas desenvolveram neurônios artificiais que o cérebro percebe como sinais próprios

Novos neurônios artificiais “impressos” por métodos de impressão

*Engenheiros da Northwestern University criaram pela primeira vez dispositivos impressos que não apenas imitam o funcionamento das células nervosas, mas também podem interagir diretamente com tecidos cerebrais vivos. Isso abre caminho para a criação de interfaces mais avançadas “humano‑computador” e computadores neuromórficos.*

1. O que exatamente foi impresso
- Tinta – mistura de nanofibras de ditellureto de molibdênio e grafeno.

- Substrato – material polimérico flexível sobre o qual é depositado o desenho por spray.

- Após a aplicação do padrão, o substrato é submetido à corrente elétrica. Isso degrada parcialmente o polímero ligante, deixando apenas caminhos condutores finos (filamentos/fios).

2. Como funciona
- Os filamentos obtidos conduzem eletricidade com as mesmas formas e características temporais que os sinais biológicos dos neurônios – desde potenciais de ação individuais até pulsos “em lote”.

- Assim, os elementos impressos podem gerar e controlar sinais elétricos da mesma forma que células nervosas vivas.

3. Verificação experimental
- Neurônios artificiais foram conectados a fatias de cerebelo de rato.

- Células vivas reagiram aos sinais dos neurônios impressos como se fossem próprios: circuitos neuronais foram ativados, confirmando a correspondência de forma e frequência dos sinais.

4. Por que isso é importante
O que abre possibilidades Interfaces “cérebro‑computador” Interação mais precisa e biologicamente compatível com atividade cerebral Próteses neurais Recuperação auditiva, visual e motora Eficiência energética Computações neuromórficas podem ser 10 000 vezes mais econômicas do que computadores clássicos

Conclusão
Neurônios impressos feitos de nanofibras de molibdênio e grafeno são capazes de gerar sinais elétricos idênticos aos biológicos. Este é o primeiro passo para desenvolver interfaces cérebro‑computador, próteses neurais e sistemas computacionais energeticamente eficientes do futuro.