Otimiza\u00e7\u00e3o combinatorial<\/p>\n
Com todos os avan\u00e7os na inform\u00e1tica, ainda n\u00e3o temos ferramentas adequadas para lidar com uma classe de problemas, conhecidos como problemas de otimiza\u00e7\u00e3o combinat\u00f3ria, que s\u00e3o comuns em aplica\u00e7\u00f5es do mundo real, da programa\u00e7\u00e3o e da organiza\u00e7\u00e3o de telecomunica\u00e7\u00f5es at\u00e9 a log\u00edstica de viagens e entregas.<\/p>\n
Quando se trata desses problemas, os supercomputadores atingem rapidamente seus limites, o treinamento de modelos de intelig\u00eancia artificial exige enormes quantidades de energia e os computados qu\u00e2nticos ainda n\u00e3o s\u00e3o poderosos o suficiente.<\/p>\n
Jonas Brown e colegas das universidades da Calif\u00f3rnia de Los Angeles e de Riverside, nos EUA, est\u00e3o trilhando o caminho da computa\u00e7\u00e3o alternativa, e apresentaram agora uma nova abordagem que supera os obst\u00e1culos da otimiza\u00e7\u00e3o combinat\u00f3ria usando uma esp\u00e9cie de processador mec\u00e2nico anal\u00f3gico – eles chamam a abordagem de “computa\u00e7\u00e3o inspirada na f\u00edsica”.<\/p>\n
A equipe projetou um sistema que processa informa\u00e7\u00f5es usando uma rede de osciladores, componentes que se movem para frente e para tr\u00e1s em determinadas frequ\u00eancias, em vez de representar todos os dados digitalmente.<\/p>\n
Computa\u00e7\u00e3o inspirada na f\u00edsica<\/p>\n
Esse tipo de arquitetura de computador, chamada de m\u00e1quina de Ising, tem capacidade especial para computa\u00e7\u00e3o paralela, realizando in\u00fameros c\u00e1lculos complexos simultaneamente. Quando finalmente os osciladores ficam sincronizados, o problema de otimiza\u00e7\u00e3o est\u00e1 resolvido.<\/p>\n
Esta tecnologia consegue operar com um gasto de energia muito baixo em compara\u00e7\u00e3o com os computadores eletr\u00f4nicos. E este prot\u00f3tipo em especial \u00e9 compat\u00edvel com a tecnologia convencional de sil\u00edcio.<\/p>\n
“Qualquer novo hardware baseado em f\u00edsica precisa ser integrado \u00e0 tecnologia CMOS de sil\u00edcio digital padr\u00e3o para impactar os sistemas de processamento de informa\u00e7\u00f5es de dados,” disse Alexander Balandin, membro da equipe. “O material bidimensional de carga-densidade-onda que selecionamos para esta demonstra\u00e7\u00e3o tem potencial para tal integra\u00e7\u00e3o.”<\/p>\n
Processador mec\u00e2nico<\/p>\n
A equipe projetou seu processador mec\u00e2nico para que ele funcione como um an\u00e1logo de certas propriedades qu\u00e2nticas que conectam a atividade el\u00e9trica \u00e0s vibra\u00e7\u00f5es (f\u00f4nons) que se propagam atrav\u00e9s de um material. No entanto, diferentemente da maioria das aplica\u00e7\u00f5es qu\u00e2nticas atuais na computa\u00e7\u00e3o, que exigem temperaturas criog\u00eanicas para manter sua “quanticidade”, o prot\u00f3tipo da equipe funciona \u00e0 temperatura ambiente.<\/p>\n
Para fazer uma ponte entre a mec\u00e2nica qu\u00e2ntica e a f\u00edsica mais familiar da vida cotidiana, a equipe usou um material especial, o sulfeto de t\u00e2ntalo (TaS2), um “material qu\u00e2ntico” que permite revelar a altern\u00e2ncia entre as fases el\u00e9trica e vibracional.<\/p>\n
“Nossa abordagem \u00e9 a computa\u00e7\u00e3o inspirada na f\u00edsica, que surgiu recentemente como um m\u00e9todo promissor para resolver problemas complexos de otimiza\u00e7\u00e3o,” detalha Balandin. “Ela utiliza fen\u00f4menos f\u00edsicos envolvendo condensados de el\u00e9trons e f\u00f4nons fortemente correlacionados para realizar c\u00e1lculos diretamente por meio de processos f\u00edsicos, alcan\u00e7ando assim maior efici\u00eancia energ\u00e9tica e velocidade.”<\/p>\n
O prot\u00f3tipo comprovou que os osciladores evoluem naturalmente para um estado fundamental, de mais baixa energia, quando ent\u00e3o ficam sincronizados, permitindo que a m\u00e1quina resolva problemas de otimiza\u00e7\u00e3o combinat\u00f3ria. O pr\u00f3ximo passo ser\u00e1 ampliar o processador, aumentando o n\u00famero de osciladores.<\/p>\n
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