p Mesmo as formas de vida mais simples enfrentam uma enxurrada interminável de decisões - onde procurar por sustento, por exemplo, ou como evitar predadores. Vários modelos matemáticos podem imitar esses processos de tomada de decisão, chegando às mesmas conclusões que um organismo vivo pode chegar. Um desses modelos, conhecida como regra softmax, oferece a aproximação mais próxima de um humano tentando maximizar seus ganhos em um banco de máquinas caça-níqueis. p Masahiko Hara do RIKEN Global Research Cluster, em colaboração com Song-Ju Kim do Instituto Nacional de Ciência de Materiais do Japão e outros pesquisadores, agora desenvolveu um modelo teórico baseado em pontos quânticos que supera a regra softmax na seleção de caça-níqueis.

p Os pontos quânticos são fragmentos minúsculos de matéria com apenas nanômetros de tamanho. O modelo desenvolvido pela equipe de pesquisa simula a seleção entre duas máquinas caça-níqueis usando cinco desses pontos dispostos em uma linha - um pequeno ponto no meio e um par de pontos médios e grandes em cada lado representando cada uma das duas máquinas caça-níqueis. Cada máquina tem uma probabilidade diferente de acertar o jackpot.

p O sistema escolhe em qual caça-níqueis jogar, irradiando uma 'luz de controle' no grande ponto quântico à esquerda ou à direita. A máquina caça-níqueis é então 'jogada' iluminando uma segunda luz no pequeno ponto no centro. Isso dispara uma excitação quântica que é compartilhada com o ponto quântico médio na máquina escolhida. O ponto médio emite essa energia como luz, sinalizando qual máquina tocar a seguir.

p Depois de cada jogo, a luz de controle se move ligeiramente em direção à máquina vencedora. Ajustando a intensidade da luz desta forma, o sistema logo estabelece um equilíbrio ideal entre as duas máquinas. Se uma máquina tivesse quatro vezes mais probabilidade de "pagar" do que a outra, o sistema poderia vencer mais de 98% de seus jogos em 200 tentativas. Se as probabilidades de pagamento das máquinas mudarem, o sistema de pontos quânticos também se adapta e o faz mais rapidamente do que a regra softmax. O sistema, portanto, representa um dispositivo em nanoescala que pode tomar decisões de forma eficiente e adaptativa, explorando as propriedades ópticas intrínsecas dos pontos quânticos.

p O sistema de transferência de energia óptica do modelo já foi usado em sistemas de pontos quânticos, diz Hara, e a equipe agora está tentando construir uma versão funcional de seu tomador de decisões. Hara observa que tais sistemas podem oferecer uma maneira extremamente eficiente de tomar decisões em tarefas de tentativa e erro.