"Você vê, a natureza é imprevisível. Como você espera prever isso com um computador? ", Disse o físico americano Richard Feynman diante dos cientistas da computação em uma conferência em 1981.

Quarenta anos depois, Os engenheiros da Purdue University estão construindo o tipo de sistema que Feynman imaginou que superaria as limitações dos computadores clássicos de hoje agindo mais de perto como a natureza:um "computador probabilístico".

A equipe acredita que um computador probabilístico pode resolver mais cedo alguns dos problemas que um computador quântico resolveria, uma vez que não precisaria de hardware totalmente novo ou temperaturas extremamente baixas para operar.

Nessa lista de problemas a serem resolvidos de forma mais eficiente do que com os computadores clássicos estão os problemas de otimização - a capacidade de calcular a melhor solução a partir de um grande número de soluções, como identificar a melhor rota para as mercadorias chegarem ao mercado.

Em 2019, pesquisadores da Purdue e da Tohoku University, no Japão, demonstraram um computador probabilístico, feito de "p-bits, "que é capaz de resolver problemas de otimização muitas vezes direcionados para computadores quânticos, construído a partir de qubits.

"Classicamente, probabilidades só podem ser números positivos. Qubits, por outro lado, parecem ser governados por probabilidades que podem ser negativas ou até mesmo números complexos, "disse Supriyo Datta, Thomas Duncan, da Purdue, Professor Distinto de Engenharia Elétrica e de Computação, que liderou a equipe Purdue. "Mas há um subconjunto útil de problemas solucionáveis ​​com qubits que também podem ser resolvidos com bits-p. Você poderia dizer que um bit-p é um 'qubit do pobre homem'."

Progresso para imitar a natureza

Por que recorrer a um tipo inteiramente novo de computação? Não procure além da "natureza" em uma xícara de café, que computadores quânticos em desenvolvimento por empresas como Google e IBM ainda não decifraram.

A estrutura molecular da cafeína é tão complexa que os computadores clássicos não podem realizar os cálculos necessários para compreendê-la totalmente. Isso ocorre porque a cafeína pode existir em 10 ⁴⁸ diferentes configurações atômicas, ou "estados quânticos". Um computador clássico, que processa apenas um estado quântico de cada vez, precisaria processar vários estados de uma vez, como a natureza faz para capturar a cafeína.

Este obstáculo está impedindo os cientistas de compreender melhor o comportamento da cafeína, mas também de resolver problemas de forma mais eficiente na pesquisa de drogas, criptografia e cibersegurança, serviços financeiros, análise de dados e logística da cadeia de suprimentos.

Cada uma dessas áreas seria significativamente aprimorada se os computadores pudessem levar em consideração mais variáveis ​​e processá-las ao mesmo tempo.

Os pesquisadores do Purdue veem a computação probabilística como um passo da computação clássica à computação quântica.

"Podemos imaginar e ser perfeitamente felizes, Eu penso, "Feynman disse, "com um simulador probabilístico de natureza probabilística, em que a máquina não faz exatamente o que a natureza faz, mas [...] você obteria a probabilidade correspondente com a precisão correspondente. "

Resolvendo problemas quânticos sem "tornar-se quântico"

Como computadores clássicos, um computador probabilístico seria capaz de armazenar e usar informações na forma de zeros e uns à temperatura ambiente.

E como computadores quânticos, um computador probabilístico poderia processar vários estados de zeros e uns de uma vez - exceto que um bit p flutuaria rapidamente entre zero e um (portanto, "probabilística"), ao passo que um qubit é uma superposição de zero e um. Em um chip, essas flutuações seriam correlacionadas entre bits-p, mas emaranhadas em qubits.

A ideia daqui para frente é ajustar a tecnologia de memória comumente usada, dispositivos chamados junções de túnel magnético, ser propositalmente instável para que os bits-p possam flutuar.

Desde a demonstração de hardware para um computador probabilístico em 2019 e a obtenção de uma patente por meio do Escritório de Comercialização de Tecnologia da Purdue Research Foundation, a equipe também empregou a tecnologia de silício existente para emular um computador probabilístico com milhares de p-bits usando hardware convencional disponível publicamente por meio da Amazon Web Services.

Os pesquisadores publicaram vários artigos no ano passado sobre desenvolvimentos para a integração de componentes de hardware individuais, modelar como fazer o sistema funcionar em maior escala e garantir a eficiência energética desde o início.

"O veredicto sobre a melhor implementação de um p-bit ainda não foi divulgado. Mas estamos mostrando o que funciona para que possamos descobrir ao longo do caminho, "disse Joerg Appenzeller, Barry M. e Patricia L. Epstein, Professores de Engenharia Elétrica e de Computação da Purdue.

A pesquisa de computação probabilística da universidade se enquadra em uma iniciativa chamada Purdue-P. A iniciativa faz parte do Discovery Park Center for Computing Advances by Probabilistic Spin Logic de Purdue, que é apoiado pela Semiconductor Research Corp. e pela National Science Foundation. O trabalho da equipe também conta com financiamento da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa.

Os pesquisadores podem ser os únicos a desenvolver um computador probabilístico em nome, mas outros no campo estão desenvolvendo tecnologia semelhante usando diferentes materiais e paradigmas.

"Como um campo, olhamos para os problemas de computação que ainda não podemos resolver e pensamos, "Existe a computação digital, existe a computação quântica - o que mais existe? "Existem muitas coisas por aí que você poderia chamar de 'computação probabilística' em um nível muito alto, "disse Kerem Camsari, um ex-pesquisador de pós-doutorado em Purdue que continua a colaborar com o grupo como professor assistente de engenharia elétrica e da computação na Universidade da Califórnia, Santa Barbara.