Quando se discute a próxima fronteira da computação, há quem aposte nos computadores quânticos e quem acredite que o futuro está na computação neuromórfica – ambos opções aos tradicionais computadores binários (0/1) utilizados atualmente.
Para quem aposta na segunda opção, uma boa notícia: cientistas da Universidade de Groningen, nos Países Baixos, conseguiram criar elementos comparáveis a neurônios e sinapses cerebrais utilizando um metal complexo.
Novo material, à base de estrôncio, simula neurônios e sinapses cerebrais.Fonte: Pixabay
No estudo, o time de pesquisadoras usou spins, uma propriedade magnética dos elétrons utilizada para transportar, manipular e armazenar informações. Os resultados foram publicados no dia 18 de maio, na revista Frontiers in Nanotechnology.
Entenda a computação neuromórfica
A computação neuromórfica leva em conta o fato de nossas células cerebrais poderem utilizar mais valores para operar – o que as torna mais eficientes em termos de energia do que os computadores. É por isso que cientistas estão tão interessados no modelo (semelhante ao cérebro).
Embora computadores possam fazer cálculos diretos com muito mais rapidez do que humanos, nossos cérebros superam as máquinas em tarefas como o reconhecimento de objetos – pense no sistema reCAPTCHA. Além disso, nosso cérebro usa menos energia do que computadores. Parte disso se deve à maneira como nosso cérebro opera: enquanto um computador usa sistema binário (com valores 0 ou 1), as células cerebrais podem fornecer mais sinais analógicos, com diversos valores.
Imitando o cérebro
Fonte: Pixabay
A operação humana pode ser simulada em computadores, mas a arquitetura básica ainda depende de um sistema binário. Os cientistas procuram maneiras de expandir isso, criando um hardware que seja mais parecido com o do cérebro, mas que faça interface com computadores normais.
“Uma ideia é criar bits magnéticos que podem ter estados intermediários”, explicou Tamalika Banerjee, professora de Spintrônica de Materiais Funcionais no Instituto Zernike de Materiais Avançados da Universidade de Groningen, em um comunicado da instituição à imprensa.
Novo material
No estudo, a candidata a PhD Anouk Goossens, primeira autora do artigo, criou filmes finos de um metal ferromagnético (óxido de estrôncio – SRO) cultivado em substrato de óxido de titanato de estrôncio. O filme continha domínios magnéticos perpendiculares ao plano do filme. “Eles podem ser comutados de forma mais eficiente do que os domínios magnéticos no plano”, explicou Goossens. Adaptando as condições de crescimento, foi possível controlar a orientação do cristal.
Anteriormente, os domínios magnéticos fora do plano eram feitos usando outras técnicas que requerem estruturas de camadas complexas. Agora os domínios magnéticos podem ser comutados usando uma corrente através de um eletrodo de platina no topo do SRO.
“Quando os domínios magnéticos são orientados perfeitamente perpendiculares ao filme, a mudança é determinística: todo o domínio muda”, explicou Goossens. Já quando os domínios magnéticos são ligeiramente inclinados, a resposta é probabilística: nem todos os domínios são iguais, e os valores intermediários ocorrem quando apenas parte dos cristais no domínio mudam.
Ao escolher variantes do substrato no qual o SRO é cultivado, a equipe consegue controlar sua anisotropia magnética – isso permite que eles produzam dois dispositivos spintrônicos diferentes. “Essa anisotropia magnética é exatamente o que queríamos”, disse Goossens. “A comutação probabilística se compara a como os neurônios funcionam, enquanto a comutação determinística é mais como uma sinapse”, explicou.
A equipe espera que, no futuro, um hardware semelhante ao cérebro possa ser criado combinando esses diferentes domínios em um dispositivo spintrônico que possa ser conectado a circuitos-padrão baseados em silício. A comutação probabilística também permitiria a computação estocástica – uma tecnologia promissora que representa valores contínuos por fluxos de bits aleatórios.
Para a professora Banerjee, a equipe encontrou uma maneira de controlar os estados intermediários – “não apenas para a memória, mas também para a computação”, finalizou.
Source link
