Os cientistas há muito olham para o cérebro como uma inspiração para projetar sistemas de computação. Alguns pesquisadores recentemente foram ainda mais longe ao fabricar hardware de computador com uma estrutura semelhante ao cérebro. Esses "chips neuromórficos" já se mostraram muito promissores, mas usaram a eletrônica digital convencional, limitando sua complexidade e velocidade. À medida que os chips se tornam maiores e mais complexos, os sinais entre seus componentes individuais ficam bloqueados como carros em uma rodovia engarrafada e reduzem a computação a um rastejamento.
Agora, uma equipe do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) demonstrou uma solução para esses desafios de comunicação que podem um dia permitir que sistemas neurais artificiais operem 100.000 vezes mais rápido que o cérebro humano.

O cérebro humano é uma rede de cerca de 86 bilhões de células chamadas neurônios, cada uma das quais pode ter milhares de conexões (conhecidas como sinapses) com seus vizinhos. Os neurônios se comunicam usando pulsos elétricos curtos chamados picos para criar padrões de atividade ricos e variáveis ​​no tempo que formam a base da cognição. Nos chips neuromórficos, os componentes eletrônicos atuam como neurônios artificiais, roteando sinais de pico através de uma rede semelhante ao cérebro.

Acabando com a infraestrutura de comunicação eletrônica convencional, os pesquisadores projetaram redes com minúsculas fontes de luz em cada neurônio que transmitem sinais ópticos para milhares de conexões. Esse esquema pode ser especialmente eficiente em termos de energia se dispositivos supercondutores forem usados ​​para detectar partículas únicas de luz conhecidas como fótons – o menor sinal óptico possível que pode ser usado para representar um pico.

Em uma nova Nature Electronics No artigo, os pesquisadores do NIST conseguiram pela primeira vez um circuito que se comporta muito como uma sinapse biológica, mas usa apenas fótons únicos para transmitir e receber sinais. Tal façanha é possível usando detectores supercondutores de fóton único. A computação no circuito NIST ocorre quando um detector de fóton único encontra um elemento de circuito supercondutor chamado junção Josephson.

Uma junção Josephson é um sanduíche de materiais supercondutores separados por uma fina película isolante. Se a corrente através do sanduíche exceder um determinado valor limite, a junção Josephson começa a produzir pequenos pulsos de tensão chamados fluxons. Ao detectar um fóton, o detector de fóton único empurra a junção Josephson sobre esse limiar e os fluxons são acumulados como corrente em um loop supercondutor. Os pesquisadores podem ajustar a quantidade de corrente adicionada ao loop por fóton aplicando uma polarização (uma fonte de corrente externa que alimenta os circuitos) a uma das junções. Isso é chamado de peso sináptico.

Esse comportamento é semelhante ao das sinapses biológicas. A corrente armazenada serve como uma forma de memória de curto prazo, pois fornece um registro de quantas vezes o neurônio produziu um pico no passado próximo. A duração dessa memória é definida pelo tempo que leva para a corrente elétrica decair nos loops supercondutores, que a equipe do NIST demonstrou que pode variar de centenas de nanossegundos a milissegundos e provavelmente além.

Isso significa que o hardware pode ser compatível com problemas que ocorrem em muitas escalas de tempo diferentes – desde sistemas de controle industrial de alta velocidade até conversas mais tranquilas com humanos. A capacidade de definir pesos diferentes alterando a polarização para as junções Josephson permite uma memória de longo prazo que pode ser usada para tornar as redes programáveis ​​para que a mesma rede possa resolver muitos problemas diferentes.

As sinapses são um componente computacional crucial do cérebro, portanto, esta demonstração de sinapses supercondutoras de fóton único é um marco importante no caminho para realizar a visão completa da equipe de redes optoeletrônicas supercondutoras. No entanto, a busca está longe de ser completa. O próximo marco da equipe será combinar essas sinapses com fontes de luz no chip para demonstrar neurônios optoeletrônicos supercondutores completos.

“Poderíamos usar o que demonstramos aqui para resolver problemas computacionais, mas a escala seria limitada”, disse o líder do projeto NIST, Jeff Shainline. "Nosso próximo objetivo é combinar esse avanço na eletrônica supercondutora com fontes de luz semicondutoras. Isso nos permitirá alcançar a comunicação entre muitos outros elementos e resolver grandes problemas conseqüentes."

A equipe já demonstrou fontes de luz que podem ser usadas em um sistema completo, mas é necessário mais trabalho para integrar todos os componentes em um único chip. As próprias sinapses podem ser melhoradas usando materiais detectores que operam em temperaturas mais altas do que o sistema atual, e a equipe também está explorando técnicas para implementar a ponderação sináptica em chips neuromórficos de maior escala. + Explorar mais

Combinando luz e supercondutores podem aumentar os recursos de IA