Os cientistas estão cada vez mais empenhados na criação de novas estratégias de armazenamento e processamento de informação com eficiência energética. Os planos passam por melhorar a tecnologia atual, mas também por abordagens capazes de mudar o jogo.
Uma equipa de cientistas da Universidade Radboud, nos Países Baixos, está empenhada em trabalhar no chamado “cérebro quântico“, que pode imitar o comportamento autónomo de neurónios e sinapses. Recentemente, os investigadores demonstraram que podem padronizar e interconectar uma rede de átomos individuais.
Segundo o Tech Explorist, a equipa descobriu que, ao construir uma rede de átomos de cobalto com fósforo preto, era capaz de desenvolver um material que armazena e processa informações de forma semelhante à do cérebro. Aliás, mais do que isso: o material adapta-se.
Ao criar conjuntos personalizados desses átomos, os cientistas descobriram que o comportamento de disparo desses conjuntos imita o comportamento de um modelo semelhante ao cérebro humano usado na Inteligência Artificial. Ao notar o comportamento dos neurónios, também criaram a mais pequena sinapse conhecida até hoje.
De acordo com a equipa, os conjuntos apresentavam uma propriedade adaptativa intrínseca: as suas sinapses mudavam o comportamento dependendo do input que “viam”.
“Ao estimular o material durante um longo período de tempo com uma certa voltagem, ficamos muito surpresos ao ver que as sinapses realmente mudaram. O material adaptou a sua reação com base nos estímulos externos que recebeu. Aprendeu sozinho“, explicou o líder da equipa, Alexander Khajetoorians.
O resultado é uma forma de computação adaptada para a Inteligência Artificial. A única diferença é que tudo funciona no hardware, sem precisar de software.
O objetivo agora é construir uma rede maior de átomos e descobrir novos materiais “quânticos” que podem ser usados. Além disso, e não menos importante, a equipa quer entender por que motivo a rede atómica se comporta desta maneira.
“Estamos num estado em que podemos começar a relacionar a física fundamental com os conceitos da biologia, como memória e aprendizagem”, disse Khajetoorians.
“Se pudéssemos construir uma máquina real a partir deste material, seríamos capazes de construir dispositivos de computação de autoaprendizagem mais eficientes e mais pequenos do que os computadores atuais. No entanto, só quando entendermos como funciona – e isso ainda é um mistério -, é que seremos capazes de ajustar o comportamento e começar a desenvolver uma tecnologia”, acrescentou o cientista.
O artigo científico foi publicado no dia 1 de fevereiro na Nature Nanotechnology.
