COgITOR Readings PodCast
7A. Raphael Fortulan: Uma pesquisa colaborativa desenvolvida no âmbito do projeto COGiTOR

Neste episódio do Cogitor Readings, Raphael Fortulan apresenta uma pesquisa colaborativa desenvolvida no âmbito do projeto COGiTOR, que explora a computação não convencional utilizando coloides biológicos como reservatórios físicos.
A pesquisa começou com a implementação de operações Booleanas em sistemas coloidais, aproveitando sua resposta elétrica altamente não linear. Em seguida, foi estudada a memfractância, com um novo tipo de material semicondutor bidimensional que mostrou comportamento com memória elétrica, levando à proposta dos "memifractores".
Com as propriedades fundamentais da computação de reservatório, não linearidade e memória , o grupo utilizou o polímero PEDOT:PSS para tarefas de classificação de áudio, obtendo excelente desempenho.
Buscando maior sustentabilidade, a equipe passou a usar materiais biocompatíveis, como clara de ovo, criando dispositivos que atingiram cerca de 90% de acurácia no conjunto de dados Iris e superaram redes neurais convolucionais na classificação de sinais de ECG, com menor consumo energético e custo ambiental.
O estudo demonstra que coloides biológicos podem funcionar como reservatórios físicos eficientes, sustentáveis e de baixo custo energético, com potencial para aplicações futuras em computação neuromórfica.
O projeto COgITOR recebeu financiamento do programa de investigação e inovação Horizonte 2020 da União Europeia sob o acordo de subvenção nº 964388. Este podcast reflete unicamente a opinião do autor. A Comissão Europeia não responsabiliza por qualquer uso que possa ser feito das informações nele contidas.
A pesquisa começou com a implementação de operações Booleanas em sistemas coloidais, aproveitando sua resposta elétrica altamente não linear. Em seguida, foi estudada a memfractância, com um novo tipo de material semicondutor bidimensional que mostrou comportamento com memória elétrica, levando à proposta dos "memifractores".
Com as propriedades fundamentais da computação de reservatório, não linearidade e memória , o grupo utilizou o polímero PEDOT:PSS para tarefas de classificação de áudio, obtendo excelente desempenho.
Buscando maior sustentabilidade, a equipe passou a usar materiais biocompatíveis, como clara de ovo, criando dispositivos que atingiram cerca de 90% de acurácia no conjunto de dados Iris e superaram redes neurais convolucionais na classificação de sinais de ECG, com menor consumo energético e custo ambiental.
O estudo demonstra que coloides biológicos podem funcionar como reservatórios físicos eficientes, sustentáveis e de baixo custo energético, com potencial para aplicações futuras em computação neuromórfica.
O projeto COgITOR recebeu financiamento do programa de investigação e inovação Horizonte 2020 da União Europeia sob o acordo de subvenção nº 964388. Este podcast reflete unicamente a opinião do autor. A Comissão Europeia não responsabiliza por qualquer uso que possa ser feito das informações nele contidas.
- Broadcast on:
- 09 Apr 2025
Neste episódio do Cogitor Readings, Raphael Fortulan apresenta uma pesquisa colaborativa desenvolvida no âmbito do projeto COGiTOR, que explora a computação não convencional utilizando coloides biológicos como reservatórios físicos.
A pesquisa começou com a implementação de operações Booleanas em sistemas coloidais, aproveitando sua resposta elétrica altamente não linear. Em seguida, foi estudada a memfractância, com um novo tipo de material semicondutor bidimensional que mostrou comportamento com memória elétrica, levando à proposta dos "memifractores".
Com as propriedades fundamentais da computação de reservatório, não linearidade e memória , o grupo utilizou o polímero PEDOT:PSS para tarefas de classificação de áudio, obtendo excelente desempenho.
Buscando maior sustentabilidade, a equipe passou a usar materiais biocompatíveis, como clara de ovo, criando dispositivos que atingiram cerca de 90% de acurácia no conjunto de dados Iris e superaram redes neurais convolucionais na classificação de sinais de ECG, com menor consumo energético e custo ambiental.
O estudo demonstra que coloides biológicos podem funcionar como reservatórios físicos eficientes, sustentáveis e de baixo custo energético, com potencial para aplicações futuras em computação neuromórfica.
O projeto COgITOR recebeu financiamento do programa de investigação e inovação Horizonte 2020 da União Europeia sob o acordo de subvenção nº 964388. Este podcast reflete unicamente a opinião do autor. A Comissão Europeia não responsabiliza por qualquer uso que possa ser feito das informações nele contidas.
A pesquisa começou com a implementação de operações Booleanas em sistemas coloidais, aproveitando sua resposta elétrica altamente não linear. Em seguida, foi estudada a memfractância, com um novo tipo de material semicondutor bidimensional que mostrou comportamento com memória elétrica, levando à proposta dos "memifractores".
Com as propriedades fundamentais da computação de reservatório, não linearidade e memória , o grupo utilizou o polímero PEDOT:PSS para tarefas de classificação de áudio, obtendo excelente desempenho.
Buscando maior sustentabilidade, a equipe passou a usar materiais biocompatíveis, como clara de ovo, criando dispositivos que atingiram cerca de 90% de acurácia no conjunto de dados Iris e superaram redes neurais convolucionais na classificação de sinais de ECG, com menor consumo energético e custo ambiental.
O estudo demonstra que coloides biológicos podem funcionar como reservatórios físicos eficientes, sustentáveis e de baixo custo energético, com potencial para aplicações futuras em computação neuromórfica.
O projeto COgITOR recebeu financiamento do programa de investigação e inovação Horizonte 2020 da União Europeia sob o acordo de subvenção nº 964388. Este podcast reflete unicamente a opinião do autor. A Comissão Europeia não responsabiliza por qualquer uso que possa ser feito das informações nele contidas.