p (Phys.org) —Os pesquisadores desenvolveram e implementaram um algoritmo que resolve problemas de computação usando uma estratégia inspirada na maneira como uma ameba se ramifica para obter recursos. O novo algoritmo, chamado AmoebaSAT, pode resolver o problema de satisfatibilidade (SAT) - um problema de otimização difícil com muitas aplicações práticas - usando ordens de magnitude menos etapas do que o número de etapas exigidas por um dos algoritmos convencionais mais rápidos. p Os pesquisadores prevêem que o sistema de computação inspirado na ameba pode oferecer vários benefícios, como alta eficiência, miniaturização, e baixo consumo de energia, isso pode levar a um novo paradigma de computação para resolução de problemas em alta velocidade em nanoescala.

p Liderado por Masashi Aono, Pesquisador Principal Associado do Earth-Life Science Institute, Instituto de Tecnologia de Tóquio, e na PRESTO, Agência de Ciência e Tecnologia do Japão, os pesquisadores publicaram um artigo sobre o sistema inspirado na ameba em uma edição recente da Nanotecnologia .

p "Demonstramos uma maneira de aproveitar o enorme poder computacional dos fenômenos naturais em termos de complexidade e energia, "Aono disse Phys.org .

p A motivação para esta pesquisa vem em grande parte da tendência contínua de miniaturização eletrônica. Como os cientistas explicam, os transistores tornaram-se tão pequenos que estão se aproximando da escala em que as flutuações térmicas podem interromper sua operação. Essas flutuações devem ser tratadas, mas em vez de tentar minimizar seu impacto, pesquisas recentes sugeriram que uma alternativa melhor pode ser coexistir com eles. Muitos sistemas biológicos, como os motores moleculares envolvidos na contração muscular, vêm fazendo isso com sucesso há milhões de anos.

p Em seu estudo, os pesquisadores projetaram um sistema de computação em nanoescala que consiste em uma catraca elétrica browniana, que usa o mesmo mecanismo básico de um motor molecular biológico, para gerar corrente de elétrons flutuantes. Em uma catraca browniana elétrica, a energia térmica em um nanofio faz com que os elétrons se movam aleatoriamente em uma direção (por exemplo, à esquerda, mas não à direita) ou permanecer no mesmo lugar. Repetir este processo várias vezes gera um fluxo de elétrons direcionado, resultando em uma corrente elétrica com flutuações estocásticas (aleatórias). Como a pesquisa anterior mostrou, contanto que nenhuma energia seja transferida para fora do sistema, o processo não viola a segunda lei da termodinâmica.

p Para implementar seu sistema de computação inspirado na ameba, os pesquisadores projetaram uma rede de catracas elétricas brownianas com vários "ramos" ou fios. Os ramos correspondem aos pseudópodes de uma ameba, que pode se estender por grandes áreas de espaço para maximizar a absorção de nutrientes. De maneira semelhante, os ramos da rede de catraca podem fornecer corrente (que representa o valor binário "1") ou nenhuma corrente (representando "0") de maneira estocástica. Geral, ambos os sistemas usam movimento aleatório, juntamente com controle de feedback dinâmico, para realizar tarefas de computação.

p Para avaliar a capacidade de computação do sistema AmoebaSAT, os pesquisadores aplicaram para resolver um difícil problema de otimização combinatória chamado de problema SAT, que basicamente envolve determinar se uma dada fórmula consistindo de numerosas variáveis ​​lógicas e restrições é "satisfatória". O problema SAT e seus problemas derivados têm uma ampla gama de aplicações em campos, incluindo robótica, modelagem, comércio eletrônico, e outros.

p “Para buscar uma solução para o problema do SAT, cada unidade do sistema deve se comportar de maneira estocástica e cometer um 'erro' por explorar um espaço de estados mais amplo; o erro indica que o recurso não é fornecido mesmo quando o sinal de controle inibitório não é aplicado, "Aono explicou." A este respeito, a catraca elétrica browniana é um dos melhores dispositivos para resolver os problemas, pois implementa operações estocásticas com erros, como exposto a ruído térmico aleatório. Além disso, este dispositivo é vantajoso porque consome baixos níveis de energia, que são comparáveis ​​à energia térmica; facilita a integração em grande escala para resolver grandes problemas. "

p Os testes mostraram que o sistema AmoebaSAT teve uma taxa de sucesso de 100% em encontrar uma solução para vários problemas SAT de 50 variáveis, resolvendo esses problemas com uma média de cerca de 3, 000 passos. Uma versão modificada do algoritmo, que pode lidar de forma mais eficaz com ruído aleatório indutor de erro, teve um desempenho ainda melhor, com média de menos de 1800 passos. Para comparação, um dos algoritmos de busca local mais rápidos conhecidos, WalkSAT, ordens de magnitude exigidas mais etapas para resolver os mesmos problemas. Além disso, o AmoebaSAT supera o WalkSAT de forma mais significativa à medida que o número de variáveis ​​aumenta.

p Os pesquisadores propõem que o desempenho superior do AmoebaSAT se origina de seu recurso de "pesquisa simultânea", referindo-se à sua capacidade de atualizar várias variáveis ​​simultaneamente. Em contraste, Os algoritmos WalkSAT e outros métodos executados em computadores digitais convencionais podem atualizar apenas uma variável em cada etapa. Este recurso "serial" pode ser rastreado até a máquina de Turing, que definiu a noção convencional de computação. No futuro, os pesquisadores planejam explorar ainda mais as origens das vantagens de desempenho do novo algoritmo inspirado na natureza.

p Outra vantagem do novo algoritmo que o torna especialmente promissor para desenvolvimentos futuros é sua escalabilidade potencial. Muitos computadores naturais, como redes neurais inspiradas no cérebro, exigem um grande número de fios interconectados que cresce rapidamente conforme a complexidade do problema aumenta, limitando a escalabilidade dessas redes. A arquitetura inspirada na ameba evita esse problema porque o número de unidades interconectadas cresce apenas linearmente à medida que a complexidade aumenta.

p Com todas essas vantagens, os pesquisadores esperam que a computação inspirada na ameba ofereça mais do que apenas uma novidade computacional, mas uma maneira prática de implementar a tecnologia de computação em nanoescala do futuro.

p "Atualmente, acabamos de projetar o sistema e verificamos que funciona muito bem, embora as operações corretas das catracas elétricas brownianas já tenham sido confirmadas, "Aono disse." Num futuro próximo, vamos fabricar o sistema AmoebaSAT real implementado usando a catraca Browniana elétrica e demonstrar que ele atinge com sucesso seus excelentes desempenhos em termos de eficiência, miniaturização, e reduções no consumo de energia. " p © 2015 Phys.org