Cogumelo shiitake vira memristor biodegradável

Pesquisadores da Universidade Estadual de Ohio, nos Estados Unidos, desenvolveram memristores a partir do micélio do cogumelo shiitake, uma inovação que combina sustentabilidade e tecnologia avançada. O estudo, divulgado nesta segunda-feira (10), revela que o micélio pode substituir componentes eletrônicos tradicionais em sistemas inteligentes, com menor impacto ambiental.

Memristores à base de micélio de shiitake prometem revolucionar a computação

Os memristores, dispositivos capazes de armazenar memória resistiva e simular conexões neurais, geralmente dependem de minerais raros e processos de fabricação caros. Os cientistas cultivaram nove amostras de micélio em placas de Petri, deixando o fungo se expandir sobre substratos orgânicos. Após desidratação ao sol e reidratação controlada, as amostras foram conectadas a circuitos elétricos para avaliação de desempenho.

Segundo John LaRocco, um dos pesquisadores, “cada parte do cogumelo tem propriedades elétricas distintas, e os resultados variaram conforme a voltagem e a conectividade”. Apesar de a velocidade de comutação de 5.850 Hz ser inferior à de memristores avançados, a capacidade de paralelizar múltiplos dispositivos compensou essa limitação, abrindo caminho para plataformas escaláveis e sustentáveis.

Vantagens e aplicações potenciais dos memristores biológicos

Apesar de suas velocidades menores, os memristores de micélio apresentam resistência à radiação, além de alta adaptabilidade — características essenciais para uso em ambientes hostis, como exploração espacial ou aplicações médicas. Os pesquisadores destacam ainda que o cultivo simples e a redução de custos representam avanços importantes para o setor.

Perspectivas futuras na computação neuromórfica

O estudo, apoiado pelo Instituto de Pesquisa da Honda, aponta para um futuro onde biologia e eletrônica se unem, criando sistemas inteligentes mais sustentáveis. Segundo LaRocco e equipe, os computadores fúngicos indicam um caminho promissor para a inovação na computação neuromórfica, com menor impacto ambiental e maior compatibilidade com aplicações sensíveis.

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Com informações do Jornal Diário do Povo