A área da inteligência artificial busca simular em computadores o processo de aprendizagem que acontece em seres vivos. Atualmente, o processo ocorre exclusivamente a nível de software, onde equações matemáticas tentam reproduzir os mecanismos cerebrais que governam o fluxo de informações pelos neurônios, o que é especialmente evidente no caso das redes neurais artificiais. Entretanto, alguns pesquisadores especulam que talvez seja possível construir hardware equipado para auxiliar o processo, ou seja, um computador que emule o cérebro não somente em funcionamento, mas também em estrutura.
É o caso de um trabalho que está sendo realizado na Universidade de Purdue, nos Estados Unidos. Os cientistas observaram que o material óxido de níquel possui a habilidade de aprender fatos sobre seu ambiente, de forma muito parecida com o que acontece com os seres vivos. O aprendizado básico em animais, por exemplo, envolve dois conceitos fundamentais, chamados de habituação e sensibilização. A habituação é caracterizada por uma perda de resposta a um estímulo repetido, como por exemplo quando nós entramos em uma piscina fria mas nos adaptamos à temperatura. A sensibilização é o processo de reação extrema em decorrência de um estímulo potencialmente danoso ou inesperado, como o susto que nos paralisa.
No caso do óxido de níquel, os pesquisadores usaram como estímulo repetido a troca gasosa entre ar comum e hidrogênio, e a resposta medida foi a mudança na condutividade elétrica do material. A exposição ao hidrogênio faz com que a estrutura cristalina do material mude sutilmente, tornando mais elétrons disponíveis para gerar corrente elétrica. Os cientistas esperavam que a condutividade oscilasse entre dois extremos caracterizados pelos dois gases, mas eles observaram que a condutividade foi caindo ao longo das exposições repetidas ao hidrogênio. Em outras palavras, o óxido de níquel se habitou ao estímulo. Em outro experimento, eles simularam um estímulo inesperado com a exposição à luz forte ou ao ozônio, e reportaram um aumento rápido na condutividade do material, similar ao processo de sensibilização.
Esta é a primeira vez que um material inorgânico demonstrou ter capacidade de aprender, de forma análoga ao que acontece com seres vivos. A evolução desta pesquisa, assim como a descoberta ou até criação de outros materiais com propriedades simulares, pode ser revolucionária na obtenção de máquinas ainda mais eficientes no que concerne à inteligência artificial.