p A Internet das Coisas está chegando, isso nós sabemos. Mas não sem componentes e chips que podem lidar com a explosão de dados que vem com a IoT. Em 2020, haverá 50 bilhões de sensores industriais de internet instalados. Um único dispositivo autônomo - um smartwatch, um robô de limpeza, ou um carro sem motorista - pode produzir gigabytes de dados todos os dias, enquanto um airbus pode ter mais de 10, 000 sensores em uma única asa. p Dois obstáculos precisam ser superados. Primeiro, transistores de corrente em chips de computador devem ser miniaturizados para o tamanho de apenas alguns nanômetros, um enorme desafio termodinâmico; segundo, analisar e armazenar quantidades de dados sem precedentes exigirá quantidades igualmente enormes de energia. Sayani Majumdar, Acadêmico da Universidade Aalto, junto com seus colegas, está projetando tecnologia para resolver ambos os problemas.

p Majumdar, com seus colegas, projetou e fabricou os blocos básicos de construção de componentes futuros nos chamados computadores "neuromórficos" inspirados no cérebro humano. É um campo de investigação em que as maiores empresas de TIC do mundo e também a UE estão a investir fortemente. Ainda, ninguém ainda criou uma arquitetura de hardware em nanoescala que pudesse ser dimensionada para uso e fabricação industrial.

p "A tecnologia e o design da computação neuromórfica estão avançando mais rapidamente do que sua revolução rival, Computação quântica. Já existe uma grande especulação tanto na academia quanto na P&D da empresa sobre as maneiras de inscrever recursos de computação pesada no hardware de telefones inteligentes, tablets e laptops. A chave é atingir a extrema eficiência energética de um cérebro biológico e imitar a forma como as redes neurais processam informações por meio de impulsos elétricos, "explica Majumdar.

p Componentes básicos para computadores que funcionam como o cérebro

p Em seu artigo recente em Materiais Funcionais Avançados , Majumdar e sua equipe relatam que fabricaram uma nova espécie de junções de túneis ferroelétricos, filmes finos ferroelétricos em escala nanométrica imprensados ​​entre dois eletrodos. Eles têm habilidades que vão além das tecnologias existentes e são um bom presságio para uma computação neuromórfica estável e com eficiência energética.

p As junções funcionam em tensões baixas de menos de cinco volts e com uma variedade de materiais de eletrodo - incluindo silício usado em chips na maioria de nossos eletrônicos. Eles também podem reter dados por mais de 10 anos sem energia e ser fabricados em condições normais.

p Até este ponto, as junções dos túneis têm sido feitas principalmente de óxidos de metal e requerem temperaturas de 700 graus Celsius e altos vácuos para serem fabricadas. Os materiais ferroelétricos também contêm chumbo, o que os torna - e todos os nossos computadores - um sério risco ambiental.

p "Nossas junções são feitas de materiais orgânicos de hidrocarbonetos e reduziriam a quantidade de resíduos de metais pesados ​​tóxicos na eletrônica. Também podemos fazer milhares de junções por dia em temperatura ambiente sem que sofram com a água ou o oxigênio do ar, "explica Majumdar.

p O que torna os componentes de filme fino ferroelétricos excelentes para computadores neuromórficos é sua capacidade de alternar não apenas entre os estados binários - 0 e 1 - mas um grande número de estados intermediários, também. Isso permite que eles "memorizem" informações semelhantes ao cérebro:armazená-las por um longo tempo com pequenas quantidades de energia e reter as informações que receberam uma vez - mesmo depois de serem desligados e ligados novamente.

p Esses são chamados de memristores. Eles são ideais para cálculos semelhantes aos dos cérebros biológicos. Leva, por exemplo, o próximo rover Mars 2020. Para que o Rover processe dados por conta própria usando apenas um único painel solar como fonte de energia, seus algoritmos não supervisionados precisarão usar um cérebro artificial.

p "O que estamos nos empenhando agora é integrar milhões de nossos memristores de junção de túnel em uma rede em uma área de um centímetro quadrado. Podemos esperar embalar tantos em um espaço tão pequeno, porque agora alcançamos uma diferença recorde no atual entre os estados ligado e desligado nas junções e que fornece estabilidade funcional. Os memristores podem então realizar tarefas complexas como reconhecimento de imagem e padrão e tomar decisões de forma autônoma, "diz Majumdar.