Lançadas as bases de uma nova arquitetura de computação de reservatório

Redação do Site Inovação Tecnológica - 16/07/2024

Yin e yang de padrões ferroelétricos (azul) e magnéticos (vermelho).
[Imagem: R. Msiska/J. Schaab/D. Meier/amb]

Computação analógica de reservatório

A computação de reservatório é uma arquitetura de computação analógica inspirada no funcionamento do cérebro humano, ou seja, não é uma computação binária, com grandes vantagens de desempenho e eficiência energética para aplicações que vão da inteligência artificial à internet das coisas.

Diferente dos computadores tradicionais, que operam com 0s e 1s, a computação de reservatório usa um sistema dinâmico para processar as informações. Esse sistema, chamado de reservatório, funciona como uma "caixa-preta", que recebe dados de entrada e os transforma em um espaço computacional mais complexo. Um mecanismo de leitura é então treinado para interpretar a saída do reservatório e gerar o resultado desejado.

A grande vantagem dessa abordagem é que apenas o mecanismo de leitura precisa ser treinado, tornando o processo mais eficiente. Além disso, a computação de reservatório pode aproveitar o poder de sistemas naturais, clássicos ou quânticos, para reduzir o custo computacional.

"Qualquer sistema que tenha quatro propriedades principais é adequado como reservatório físico: Complexidade, memória de curto prazo, não linearidade e reprodutibilidade," explica a professora Karin Everschor-Sitte, da Universidade Duisburg-Essen, na Alemanha, cuja equipe já havia estabelecido os fundamentos do uso de reservatórios magnéticos.

"Os padrões magnéticos em nanoescala são muito interessantes, especialmente os chamados skyrmions. Esses vórtices magnéticos podem ser movidos e excitados - por exemplo, por correntes elétricas, temperatura, tensão ou pulsos de luz - fazendo com que cresçam, encolham ou se deformem. Como esses sistemas são fáceis de manipular e medir, eles permitem construir reservatórios com eficiência energética e fáceis de controlar. Eles são compatíveis com nosso hardware de computador atual," acrescentou Everschor-Sitte, que fez uma demonstração do conceito no ano passado, um material inanimado que ouve sons e diz que número foi falado.

Operação acoplada em um sistema magnético e um sistema elétrico, compondo um reservatório híbrido.
[Imagem: Karin Everschor-Sitte et al. - 10.1038/s42254-024-00729-w]

Computação de reservatório ferroelétrica

Agora, a equipe idealizou um novo tipo de reservatório, lançando as bases de uma computação de reservatórios ferroelétrica, que se baseia nas propriedades especiais dos materiais ferroelétricos.

Os materiais ferroelétricos têm como característica principal sua polarização elétrica espontânea, ou seja, eles possuem uma separação de cargas positivas e negativas dentro de sua estrutura cristalina, mesmo na ausência de um campo elétrico externo. Essa polarização pode ser invertida ou alterada pela aplicação de um campo elétrico externo, o que os torna extremamente úteis em diversas aplicações tecnológicas.

"Eles podem armazenar energia muito bem, eles podem alterar sua polarização elétrica, por exemplo através de um campo elétrico ou temperatura, eles têm um comportamento de comutação rápido e podem ser deformados mecanicamente," listou o pesquisador Atreya Majumdar.

Agora é esperar pela fabricação dos primeiros protótipos de demonstração da nova arquitetura.
[Imagem: Karin Everschor-Sitte et al. - 10.1038/s42254-024-00729-w]

Reservatórios híbridos

Como os materiais magnéticos e ferroelétricos são tão versáteis, esta nova arquitetura abre a possibilidade de construir também sistemas multidimensionais e híbridos. Isso significa que eles terão uma capacidade muito maior de processar dados, reconhecer padrões complexos e apresentar as informações resultantes. Os dados anteriores também podem ser melhor armazenados e utilizados, o que é particularmente importante para dados dependentes do tempo.

A equipe acredita que sua nova alternativa de computação de reservatório possa levar ao desenvolvimento de aplicações mais poderosas, por exemplo no campo do reconhecimento de voz e de imagens, bem como nas tecnologias de sensores e sistemas embarcados. "As aplicações domésticas inteligentes e a internet das coisas precisam de sistemas compactos, rápidos e que consumam pouca energia. A computação de reservatórios é uma solução promissora aqui," concluiu Majumdar.

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