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Informática

Biocomputador faz computação paralela só com hardware

Redação do Site Inovação Tecnológica - 01/03/2016

Biomputador faz computação paralela só com hardware
Os filamentos são bastante rígidos, podendo virar para a esquerda ou para a direita, dependendo do ângulo das esquinas e cruzamentos dos microcanais.
[Imagem: Till Korten/Mercy Lard/Falco van Delft]

Computação paralela

Uma nova abordagem de computação paralela com base em uma combinação de nanotecnologia e biologia conseguiu resolver problemas combinatórios virtualmente intratáveis pelos computadores eletrônicos atuais.

O tempo necessário para o biocomputador resolver um problema combinatorial de tamanho N é aproximadamente N2, o que é uma melhoria significativa em relação à escala exponencial 2N de tempo exigida pelos computadores convencionais, que são sequenciais, e não paralelos, como o biocomputador.

O biocomputador foi construído por pai e filho, Dan Nicolau e Dan Nicolau Jr., da Universidade Tecnológica de Dresden, na Alemanha, com a colaboração de uma equipe internacional formada por pesquisadores do Canadá, Inglaterra, Suécia, EUA e Holanda.

Processador biológico

O biocomputador foi construído juntando a tecnologia de nanofabricação disponível na indústria eletrônica com motores moleculares que são altamente eficientes em termos energéticos e que operam de forma autônoma.

O processador biológico é baseado em uma rede geométrica projetada matematicamente para representar o problema combinatorial. Partindo desse modelo matemático, é então criada uma rede física utilizando a litografia tradicional, usada na fabricação de chips.

Ou seja, o problema a ser resolvido - neste caso um problema combinatório referencial, notoriamente difícil de ser resolvido pelos computadores sequenciais - é "codificado" dentro do próprio processador, em uma rede de canais em nanoescala.

Motores moleculares

Quem resolve o problema são filamentos de proteína (filamentos ou microtúbulos de actina) que são autopropelidos por uma camada de proteínas formada por motores moleculares - miosina ou cinesina. Diferentes tipos de esquinas e cruzamentos entre os microcanais orientam automaticamente os filamentos para a solução correta do problema.

A grande vantagem é que a rede é explorada em paralelo por muitos motores moleculares, o que agiliza muito o tempo necessário para solucionar o problema.

Já os processadores eletrônicos são mecanismos de computação sequenciais, processando apenas um cálculo de cada vez. Isso torna difícil resolver problemas de natureza combinatória, como o dobramento de proteínas ou o roteamento eficiente de pacotes em uma rede de dados, uma vez que o número de cálculos necessários para resolver problemas assim cresce exponencialmente com o tamanho do problema.

Biomputador faz computação paralela só com hardware
O processador biológico é muito rápido, mas o problema não é resolvido por software: o problema é codificado no próprio hardware.
[Imagem: Till Korten/Mercy Lard/Falco van Delft]

Sem software, só hardware

A abordagem utilizada no protótipo é escalável, tolerante a falhas e energeticamente eficiente, além de poder ser fabricada com as tecnologias existentes.

Mas o fato de que o problema é gravado no hardware é um empecilho que precisará ser vencido se os biocomputadores paralelos pretendem alcançar o uso prático.

"É difícil dizer quanto tempo levará até vermos um supercomputador biológico totalmente funcional. Uma opção para lidar com problemas maiores e mais complexos poderia ser combinar nosso dispositivo com um computador convencional para formar um dispositivo híbrido. Nós já estamos trabalhando em uma variedade de maneiras para levar a pesquisa adiante," disse Nicolau "pai".

Bibliografia:

Artigo: Parallel computation with molecular-motor-propelled agents in nanofabricated networks
Autores: Dan V. Nicolau Jr., Mercy Lard, Till Korten, Falco C. M. J. M. van Delft, Malin Persson, Elina Bengtsson, Alf Mansson, Stefan Diez, Heiner Linke, Dan V. Nicolau
Revista: Proceedings of the National Academy of Sciences
Vol.: Early Edition
DOI: 10.1073/pnas.1510825113
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