O processamento de informações requer muita energia. Sistemas de computador que economizam energia podem tornar a computação mais eficiente, mas a eficiência desses sistemas não pode ser aumentada indefinidamente, como mostram os físicos da ETH.

À medida que os motores a vapor se tornaram cada vez mais difundidos no século 19, logo surgiu a questão de como otimizá-los. Termodinâmica, a teoria física que resultou do estudo dessas máquinas, provou ser uma abordagem extremamente frutífera; ainda é um conceito central na otimização do uso de energia em motores térmicos.

O calor é um fator crítico

Mesmo na era da informação de hoje, físicos e engenheiros esperam fazer uso dessa teoria; está se tornando cada vez mais claro que a taxa de clock ou o número de chips usados ​​não são os fatores limitantes para o desempenho de um computador, mas sim seu turnover de energia. "O desempenho de um centro de computação depende principalmente de quanto calor pode ser dissipado, "diz Renato Renner, Professor de Física Teórica e chefe do grupo de pesquisa de Teoria Quântica da Informação.

A declaração de Renner pode ser ilustrada pelo boom do Bitcoin:não é a capacidade de computação em si, mas o uso exorbitante de energia - que produz uma enorme quantidade de calor - e os custos associados que se tornaram os fatores decisivos para o futuro da criptomoeda. O consumo de energia dos computadores também se tornou um driver de custo significativo em outras áreas.

Para processamento de informações, a questão de completar as operações de computação da maneira mais eficiente possível em termos termodinâmicos está se tornando cada vez mais urgente - ou dito de outra forma:como podemos conduzir o maior número de operações de computação com a menor quantidade de energia? Tal como acontece com os motores a vapor, geladeiras e turbinas a gás, um princípio fundamental está em questão aqui:a eficiência pode ser aumentada indefinidamente, ou existe um limite físico que fundamentalmente não pode ser excedido?

Combinando duas teorias

Para o professor da ETH Renner, a resposta é clara:esse limite existe. Junto com seu aluno de doutorado Philippe Faist, que agora é pós-doutorado na Caltech, ele mostrou em um estudo que logo aparecerá em Revisão Física X que a eficiência do processamento de informações não pode ser aumentada indefinidamente - e não apenas em centros de computação usados ​​para calcular previsões meteorológicas ou processar pagamentos, mas também em biologia, por exemplo, ao converter imagens no cérebro ou reproduzir informações genéticas em células. Os dois físicos também identificaram os fatores decisivos que determinam o limite.

“Nosso trabalho combina duas teorias que, à primeira vista, não têm nada a ver um com o outro:termodinâmica, que descreve a conversão de calor em processos mecânicos, e teoria da informação, que se preocupa com os princípios do processamento de informações, "explica Renner.

A conexão entre as duas teorias é sugerida por uma curiosidade formal:a teoria da informação usa um termo matemático que se assemelha formalmente à definição de entropia na termodinâmica. É por isso que o termo entropia também é usado na teoria da informação. Renner e Faist mostraram agora que essa semelhança formal é mais profunda do que se poderia supor à primeira vista.

Sem limites fixos

Notavelmente, o limite de eficiência para o processamento de informações não é fixo, mas pode ser influenciado:quanto melhor você entender um sistema, mais precisamente você pode adaptar o software ao design do chip, e mais eficientemente as informações serão processadas. Isso é exatamente o que é feito hoje em dia na computação de alto desempenho. "No futuro, os programadores também terão que levar em conta a termodinâmica da computação, "diz Renner." O fator decisivo não é minimizar o número de operações de computação, mas implementando algoritmos que usam o mínimo de energia possível. "

Os desenvolvedores também podem usar sistemas biológicos como referência aqui:"Vários estudos mostraram que nossos músculos funcionam de forma muito eficiente em termos termodinâmicos, "explica Renner." Agora seria interessante saber o quão bem nosso cérebro funciona no processamento de sinais. "

O mais próximo do ótimo possível

Como físico quântico, O foco de Renner nesta questão não é coincidência:com a termodinâmica quântica, um novo campo de pesquisa surgiu nos últimos anos que tem relevância particular para a construção de computadores quânticos. "É sabido que qubits, que será usado por futuros computadores quânticos para realizar cálculos, deve trabalhar próximo ao ótimo termodinâmico para atrasar a decoerência, "diz Renner." Este fenômeno é um grande problema na construção de computadores quânticos, porque evita que os estados de superposição da mecânica quântica sejam mantidos por tempo suficiente para serem usados ​​em operações de computação. "