p (Phys.org) - Apesar das muitas grandes conquistas dos computadores, nenhum computador feito pelo homem pode aprender com seu ambiente, adaptar-se ao ambiente, espontaneamente se auto-organizam, e resolver problemas complexos que requerem essas habilidades, bem como um cérebro biológico. Essas habilidades surgem do fato de que o cérebro é um sistema complexo capaz de comportamento emergente, o que significa que o sistema envolve interações entre muitas unidades, resultando em comportamento em macroescala que não pode ser atribuído a nenhuma unidade individual. p Infelizmente, os métodos convencionais de fabricação usados ​​para os computadores de hoje não podem ser usados ​​para realizar sistemas complexos em todo o seu potencial devido aos limites de escala - os métodos simplesmente não podem fazer unidades interconectadas pequenas o suficiente.

p Agora em um novo artigo publicado em Nanotecnologia , pesquisadores da UCLA e do National Institute for Materials Science no Japão desenvolveram um método para fabricar um dispositivo complexo auto-organizado chamado rede de comutação atômica que é em muitos aspectos semelhante a um cérebro ou outro dispositivo de computação natural ou cognitivo.

p "Fenômenos complexos e auto-organização - embora onipresentes na natureza, comportamento social, e a economia - nunca foram usados ​​com sucesso em computadores convencionais para previsão e modelagem, "James Gimzewski, Professor de Química na UCLA, contado Phys.org . "O dispositivo que criamos é capaz de gerar auto-organização rapidamente em um pequeno chip com alta velocidade. Além disso, ele contorna a questão da complexidade exponencial da máquina exigida como uma função da complexidade do problema como nos computadores de hoje. Nossos primeiros passos formam a base para um novo tipo de computação que é urgentemente necessário em nosso mundo cada vez mais conectado. "

p Como explicam os pesquisadores, uma chave atômica é um dispositivo em nanoescala que exibe resistência memristiva, o que significa que ele ajusta sua resistência a uma corrente ou tensão aplicada com base em sua memória de encontros anteriores. Esse traço é essencial para sistemas complexos porque está na base da capacidade de aprender, interagir com o meio ambiente, e resolver problemas nos quais os dados estão em constante mudança ou incompletos.

p Embora alguns dispositivos de computação naturais usem materiais naturais, a rede de comutação atômica desenvolvida aqui é feita inteiramente de materiais inorgânicos. Postes de cobre litograficamente padronizados formam uma "rede de sementes padronizada, "no topo do qual nanofios de prata são cultivados. O resultado final é uma rede de interruptores de sulfeto de prata e nanofios de prata que conectam os interruptores.

p Experimentos demonstraram que a rede de comutação atômica exibe comportamento emergente, em que as interações entre os interruptores atômicos individuais levam a padrões de atividade elétrica que não podem ser atribuídos a qualquer interruptor individual, mas apenas para a rede como um todo. A rede de switch atômico também tem uma capacidade intrínseca de adaptação, já que as conexões de nanofios de prata estão constantemente se reconfigurando e os interruptores estão constantemente se formando e se dissolvendo em diferentes locais da rede.

p Essas características são muito diferentes daquelas dos computadores convencionais e podem ser usadas para resolver conjuntos únicos de problemas complexos. Os pesquisadores veem aplicações específicas na área de computação de reservatórios, que tem o potencial de processar informações em taxas muito altas.

p "Os aplicativos potenciais incluem a execução de várias simulações de mercados financeiros, reconhecimento de informações em dados sujeitos a erros e barulhentos, como visão e fala, todo o caminho para a navegação autônoma em ambientes em mudança, como depois de terremotos ou desastres, "Gimzewski disse." Finalmente, a computação de reservatório tem um papel a desempenhar na medicina, nas ciências cognitivas e nas neurociências. "

p Os pesquisadores esperam que a nova estratégia de fabricação de crescimento direcionado à semente usada aqui forneça uma nova plataforma de hardware para computação de reservatórios e outros tipos de computação natural baseada em sistemas complexos.

p "Planejamos avançar em direção a um sistema mórfico híbrido usando o melhor da computação convencional com nossos recursos de dispositivos semelhantes ao cérebro, e desenvolver uma nova forma de programação que conta com memória distribuída e redes sinápticas, "Gimzewski disse." Este seria um passo radical no desenvolvimento real da IA. " p © 2015 Phys.org