Em seu auge, o Blue Waters da UIUC foi um dos principais supercomputadores do mundo. Qualquer um que estivesse curioso poderia passar por sua sala de máquinas de 30.000 pés quadrados para um passeio e passar meia hora passeando entre os 288 enormes gabinetes pretos, apoiados por uma fonte de alimentação de 24 megawatts, que abrigavam suas centenas de milhares de núcleos computacionais .
Blue Waters se foi, mas hoje a UIUC abriga não apenas um, mas dezenas de milhares de computadores muito superiores. Embora essas máquinas maravilhosas envergonhem a Blue Waters, cada uma pesa apenas três quilos, pode ser abastecida por café e sanduíches e tem apenas o tamanho das duas mãos de seu dono enroladas juntas. Todos nós os carregamos entre os ouvidos.

O fato é que a humanidade está longe de ter computadores artificiais que possam igualar as capacidades do cérebro humano, fora de uma estreita faixa de tarefas bem definidas. Será que algum dia vamos capturar a magia do cérebro? Para ajudar a responder a essa pergunta, Axel Hoffmann, da MRL, liderou recentemente a redação de um APL Materials Artigo "Perspectivas" que resume e reflete sobre os esforços para encontrar os chamados "materiais quânticos" que podem imitar a função cerebral.

"A ideia básica do que discutimos neste artigo é a seguinte:que as tecnologias da informação estão se tornando cada vez mais intensivas em energia", diz Hoffmann, que é professor fundador em Ciência e Engenharia de Materiais. "Você sabe, usamos muito mais computação do que costumávamos para todos os tipos de coisas... e algumas dessas coisas consomem uma quantidade surpreendentemente grande de energia."

Além disso, os computadores tradicionais de semicondutores de óxido metálico complementar (CMOS) não são nem mesmo adequados para muitas das tarefas computacionais atuais, como reconhecimento de imagem, que pode envolver dados ruidosos e recursos de interesse mal definidos. "O CMOS foi projetado para ser realmente uma máquina muito precisa, onde mantém diferentes estados de informação bem separados", explica Hoffmann. "Portanto, não é muito bem projetado para fazer coisas onde há muita aleatoriedade e flutuações."

O cérebro humano, por outro lado, pode lidar facilmente com essas tarefas complicadas enquanto consome muito menos energia do que os computadores modernos. “Então, a ideia agora é:podemos nos inspirar no cérebro natural para encontrar maneiras mais eficientes de processar informações?” pergunta Hoffmann.

De acordo com a linha de pesquisa discutida no artigo, a solução será “materiais que possuam algumas das mesmas características que você encontra no cérebro natural”.

Certos "materiais quânticos" - materiais cujas propriedades físicas não podem ser completamente descritas em termos simples - parecem se encaixar. Por exemplo, alguns deles têm tendências a oscilar de uma maneira que se assemelha às oscilações que se formam naturalmente dentro do cérebro.

"Queremos olhar para materiais que são inerentemente instáveis ​​e flutuantes", diz Hoffmann. "É muito diferente do computador tradicional, onde você quer barreiras de energia muito grandes entre seus zeros e uns lógicos, para que eles fiquem bem definidos e bem separados."

Além disso, em um computador tradicional, a memória e a unidade de cálculo são separadas, e os dados são continuamente embaralhados entre elas - uma das principais razões pelas quais a computação consome tanta energia.

"No cérebro natural", por outro lado, "a computação e a memória são muito mais colocadas", diz Hoffmann. "A informação... é muito mais distribuída por toda a rede, então não há necessidade de movê-la."

Materiais quânticos, em resumo, abrem as portas para computadores que oferecem alta eficiência energética "para frente e para trás" e podem fazer malabarismos com vários estados possíveis enquanto consomem muito pouca energia.

Hoffmann foi co-autor da peça Perspectives com seus colegas do centro Quantum Materials for Energy Efficient Neuromorphic Computing, liderado pela UCSD e financiado pelo DOE. Sua própria pesquisa nesta área se concentra principalmente em materiais magnéticos e como dimensionar sistemas oscilantes magnéticos de experimentos de prova de conceito para sistemas úteis. + Explorar mais

O computador quântico funciona com mais de zero e um