Seu computador executa bem a maioria das tarefas. Para processamento de texto, certos cálculos, artes gráficas e navegação na web, a caixa digital em sua mesa é a melhor ferramenta para o trabalho. Mas a forma como o seu computador funciona, com seu estilo de matemática que se baseia no sistema de código binário de 1s e 0s "ligado" e "desligado", não é ideal para resolver todos os problemas.

É por isso que pesquisadores como Zoltán Toroczkai, professor do Departamento de Física e professor simultâneo do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da Universidade de Notre Dame, estão interessados ​​em reviver a computação analógica em um momento em que a computação digital atingiu seu potencial máximo.

Toroczkai e colaboradores têm trabalhado para desenvolver uma nova abordagem matemática que ajudará a computação avançada além da estrutura digital. Seu artigo mais recente, publicado em Nature Communications , descreve uma nova matemática, "solucionador" analógico que pode potencialmente encontrar a melhor solução para problemas NP-difíceis.

NP-dureza é uma teoria da complexidade computacional, com problemas que são famosos por sua dificuldade. Quando o número de variáveis ​​é grande, problemas associados ao agendamento, dobramento de proteínas, bioinformática, imagens médicas e muitas outras áreas são quase insolúveis com métodos conhecidos. Depois de testar seu novo método em uma variedade de problemas NP-difíceis, os pesquisadores concluíram que seu solucionador tem potencial para levar a melhor, e possivelmente mais rápido, soluções que podem ser computadas digitalmente.

Computadores analógicos foram usados ​​para prever marés do início a meados do século 20, guie armas em navios de guerra e lance os primeiros foguetes da NASA para o espaço. Eles primeiro usaram engrenagens e tubos de vácuo, e depois, transistores, que pode ser configurado para resolver problemas com uma variedade de variáveis. Eles executam funções matemáticas diretamente. Por exemplo, para adicionar 5 e 9, computadores analógicos adicionam tensões que correspondem a esses números, e obter instantaneamente a resposta correta. Contudo, computadores analógicos eram pesados ​​e propensos a "ruídos" - perturbações nos sinais - e eram difíceis de reconfigurar para resolver problemas diferentes, então eles caíram em desgraça.

Os computadores digitais surgiram depois que transistores e circuitos integrados foram produzidos em massa de forma confiável, e para muitas tarefas eles são precisos e suficientemente flexíveis. Algoritmos de computador, na forma de software, são conjuntos de instruções que informam ao hardware do computador como executar. Como o processo é restrito ao uso de 0s e 1s, isso também torna sua programação mais simples, e permitiu que a computação digital dominasse por quase 70 anos.

Contudo, suas restrições podem impedir que os computadores digitais resolvam problemas NP-difíceis com muitas variáveis. Um desses problemas é o problema do "caixeiro viajante", em que um vendedor deve começar em uma cidade e retornar a essa cidade no final de uma viagem, mas no meio, deve viajar para todas as diferentes cidades de uma lista. Qual é a rota mais eficiente entre todos os pontos? O problema se torna exponencialmente mais desafiador com a adição de mais cidades. A dificuldade com tais problemas de otimização, Toroczkai observou, é "embora você sempre possa dar uma resposta, você não pode determinar se é o ideal. Determinar que não existe uma solução melhor é tão difícil quanto o próprio problema. "

Um desafio para a computação analógica reside no projeto de algoritmos contínuos. Ao contrário da computação digital, que tem uma longa história no desenvolvimento de algoritmos, algoritmos para computadores analógicos carecem de uma base de conhecimento semelhante e, portanto, são muito difíceis de projetar. A abordagem de Toroczkai é diferente dos tipos de algoritmos para computadores digitais, em todos os aspectos.

A próxima etapa é projetar e construir dispositivos com base nesta abordagem, um processo que será abordado na Faculdade de Engenharia de Notre Dame. Os computadores analógicos seriam construídos para tarefas específicas, e não para as necessidades diárias de computação. Este trabalho faz parte de uma escala maior, esforço multi-institucional, chamada Eletrônica Coletiva Extremamente Eficiente em Energia (EXCEL), liderado por Suman Datta de Notre Dame, Freimann Chair of Engineering e professor de electric engineering, em colaboração com Sharon Hu, professor de ciência da computação e engenharia.

"Existem principalmente problemas de engenharia que precisam ser resolvidos neste momento, como capacidades espúrias e melhor controle de ruído, mas vai chegar lá, "Toroczkai disse." Idealmente, eu gostaria de ver se você tem esta caixa em sua mesa que é o seu programador. E fará um trabalho muito melhor do que o seu computador normal. "