Redação do Site Inovação Tecnológica - 01/09/2023
Computação analógica e digital
A computação analógica tem despontado como a alternativa mais viável para diminuir o consumo de energia dos computadores e criar um hardware nativo para a inteligência artificial.
Embora a IBM tenha recentemente apresentado um processador analógico para inteligência artificial, ainda há desafios para tornar essa tecnologia viável técnica e economicamente.
Engenheiros da Escola Politécnica Federal de Lausanne, na Suíça, acabam de apresentar uma nova receita para vencer esses desafios: Mesclar computação analógica com a tradicional computação digital, combinando o potencial do processamento analógico contínuo com a precisão dos processadores digitais.
Ao integrar perfeitamente semicondutores bidimensionais ultrafinos (2D) com materiais ferroelétricos, a equipe desenvolveu uma nova maneira de melhorar a eficiência energética e adicionar novas funcionalidades aos processadores, mesclando a lógica digital tradicional com operações analógicas semelhantes às do cérebro.
Os processadores analógicos podem ter vantagens em várias áreas em relação aos processadores digitais, como imitar o cérebro, fazer uma inteligência artificial autêntica ou juntar processamento e memória.
Ferroelétricos mais materiais 2D
A inovação gira em torno de uma combinação única de materiais que levam a funções inspiradas no cérebro (neuromórficas) e transistores eletrônicos avançados, incluindo o notável TFET (Transístor de Efeito de Campo de Túnel) de capacitância negativa.
Foi o pesquisador Sadegh Kamaei quem conseguiu agora, pela primeira vez, juntar o potencial dos semicondutores 2D (folhas monoatômicas, como o grafeno, a molibdenita, os dicalcogenetos de metais de transição etc.) e dos materiais ferroelétricos, juntando ambos em um sistema eletrônico totalmente cointegrado.
Os semicondutores 2D podem ser usados para criar processadores digitais ultraeficientes, enquanto o material ferroelétrico oferece a possibilidade de processar continuamente e armazenar memória ao mesmo tempo. Essa combinação dos dois materiais permite tirar proveito do melhor das capacidades digitais e analógicas de cada um.
"Trabalhar com semicondutores 2D e integrá-los com materiais ferroelétricos tem sido um desafio, mas imensamente gratificante. As aplicações potenciais de nossas descobertas podem redefinir a forma como vemos e interagimos com dispositivos eletrônicos no futuro," disse Kamaei.
Além disso, a equipe usou sua plataforma integrada para criar transistores semelhantes às sinapses biológicas, os intrincados conectores entre as células cerebrais, viabilizando seu uso na computação neuromórfica. "A pesquisa marca a primeira cointegração de circuitos lógicos de von Neumann e funcionalidades neuromórficas, traçando um caminho emocionante para a criação de arquiteturas de computação inovadoras, caracterizadas por um consumo de energia excepcionalmente baixo e capacidades até então inexploradas de construção de funções neuromórficas combinadas com processamento digital de informações," disse o professor Adrian Ionescu, cuja equipe já conseguiu criar um transístor com eficiência próxima à dos neurônios humanos.
Processadores mais inteligentes e mais rápidos
No mundo da eletrônica, um transístor pode ser comparado a um interruptor de luz, determinando se a corrente flui (ligada) ou não (desligada). Esses são os famosos 1s e 0s da linguagem binária de computador, e essa simples ação de ligar e desligar é parte integrante de quase todas as funções dos nossos aparelhos eletrônicos, desde o processamento de informações até o armazenamento de dados.
O TFET é um tipo especial de transístor projetado tendo em mente um futuro com consciência energética. Ao contrário dos transistores convencionais, que requerem uma tensão relativamente alta para serem ligados, os TFETs podem operar em tensões significativamente mais baixas. Esse projeto otimizado significa que eles consomem consideravelmente menos energia durante a comutação, reduzindo significativamente o consumo geral de energia dos chips nos quais eles estão integrados.
Para criar seus TFETs especiais, a equipe utilizou silício dopado com óxido de háfnio, enquanto, como material 2D, foram usados o disseleneto de tungstênio (WSe2) e o disseleneto de estanho, materiais que também estão sendo explorados na computação quântica.
Avanços como este abrem o caminho para dispositivos eletrônicos que funcionam de forma similar ao cérebro humano, casando a velocidade computacional com o processamento de informação de uma forma mais alinhada com a cognição humana. Por exemplo, os sistemas neuromórficos podem ser excelentes em tarefas com as quais os computadores tradicionais têm dificuldade, como reconhecimento de padrões, processamento de dados sensoriais ou mesmo certos tipos de aprendizagem.
Esta mistura de lógica tradicional com circuitos neuromórficos indica uma mudança transformadora com implicações de longo alcance, não apenas com menor consumo de energia, mas também com computadores mais inteligentes e mais rápidos.