A computação analógica emergiu como uma solução promissora para reduzir o consumo de energia em computadores e para desenvolver hardware dedicado à inteligência artificial. Recentemente, a IBM introduziu um processador analógico para IA, mas desafios técnicos e econômicos ainda precisam ser superados para tornar essa tecnologia viável.
Engenheiros da Escola Politécnica Federal de Lausanne, na Suíça, agora apresentam uma abordagem inovadora para enfrentar esses desafios. Eles propõem uma fusão de computação analógica com a tradicional computação digital, combinando a eficiência do processamento analógico contínuo com a precisão dos processadores digitais.
Essa integração envolve a combinação de semicondutores bidimensionais ultradelgados (2D) com materiais ferroelétricos, resultando em uma abordagem que melhora a eficiência energética e adiciona novas capacidades aos processadores. Isso permite uma mescla de lógica digital tradicional com operações analógicas, semelhantes às do cérebro.
Os processadores analógicos têm vantagens significativas em várias áreas, como emular o funcionamento cerebral, criar inteligência artificial autêntica e integrar processamento e memória de forma eficaz.
A inovação central gira em torno da combinação única de materiais que possibilitam funções inspiradas no cérebro, conhecidas como neuromórficas, e transistores eletrônicos avançados, incluindo o notável Transístor de Efeito de Campo de Túnel (TFET) de capacitância negativa.
O pesquisador Sadegh Kamaei conseguiu pela primeira vez unir o potencial dos semicondutores 2D, como o grafeno e a molibdenita, com os materiais ferroelétricos, criando um sistema eletrônico totalmente integrado.
Os semicondutores 2D têm potencial para a criação de processadores digitais altamente eficientes, enquanto os materiais ferroelétricos possibilitam o processamento contínuo e o armazenamento de memória simultaneamente. Essa combinação permite tirar proveito das capacidades digitais e analógicas de cada material.
Adicionalmente, a equipe utilizou essa plataforma integrada para criar transistores semelhantes às sinapses biológicas, os complexos conectores entre células cerebrais, tornando-os adequados para a computação neuromórfica. O professor Adrian Ionescu destaca que essa pesquisa representa a primeira integração de circuitos lógicos de von Neumann com funcionalidades neuromórficas, abrindo caminho para arquiteturas de computação inovadoras com baixo consumo de energia e capacidades até então inexploradas na construção de funções neuromórficas combinadas com o processamento digital de informações. Essa abordagem pode redefinir nosso relacionamento com dispositivos eletrônicos no futuro.
Processadores mais Inteligentes e Rápidos: Transformando a Computação com TFETs e Circuitos Neuromórficos
No campo da eletrônica, um transístor age como um interruptor de luz, determinando se a corrente flui (ligado) ou não (desligado). Esses são os fundamentais 1s e 0s da linguagem binária de computador, que desempenham um papel crucial em quase todas as funções de nossos dispositivos eletrônicos, desde o processamento de informações até o armazenamento de dados.
O Transístor de Efeito de Campo de Túnel (TFET) representa um avanço notável, projetado com foco na eficiência energética futura. Ao contrário dos transistores convencionais, que exigem uma tensão relativamente alta para funcionar, os TFETs operam em tensões substancialmente mais baixas. Essa otimização significa que consomem consideravelmente menos energia durante a comutação, reduzindo o consumo geral de energia dos chips onde são implementados.
Para criar esses TFETs inovadores, a equipe empregou silício dopado com óxido de háfnio e materiais 2D, como disseleneto de tungstênio (WSe2) e disseleneto de estanho, que também têm aplicação na computação quântica.
Esses avanços abrem a porta para dispositivos eletrônicos que se assemelham ao funcionamento do cérebro humano, combinando velocidade computacional com processamento de informações de maneira mais próxima da cognição humana. Os sistemas neuromórficos, por exemplo, demonstram excelência em tarefas desafiadoras para computadores tradicionais, como reconhecimento de padrões, processamento de dados sensoriais e diversos tipos de aprendizagem.
Essa fusão entre a lógica convencional e circuitos neuromórficos aponta para uma transformação revolucionária, não apenas com economia de energia, mas também com computadores mais inteligentes e velozes. Isso promete implicações significativas e de longo alcance no mundo da tecnologia.
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