p Na última década, a inteligência artificial (IA) e suas aplicações, como aprendizado de máquina, ganharam ritmo para revolucionar muitos setores. Conforme o mundo coleta mais dados, o poder de computação dos sistemas de hardware precisa crescer em conjunto. Infelizmente, estamos diante de um futuro em que não seremos capazes de gerar energia suficiente para atender às nossas necessidades computacionais. p "Ouvimos muitas previsões sobre a IA inaugurar a quarta revolução industrial. É importante para nós entender que as plataformas de computação de hoje não serão capazes de sustentar implementações em escala de algoritmos de IA em conjuntos de dados massivos. É claro que teremos que repensar nossas abordagens de computação em todos os níveis:materiais, dispositivos e arquitetura. Temos o orgulho de apresentar uma atualização em duas frentes neste trabalho:materiais e dispositivos. Fundamentalmente, os dispositivos que estamos demonstrando são um milhão de vezes mais eficientes em termos de energia do que o que existe hoje, "compartilhou o professor Thirumalai Venky Venkatesan, o principal investigador deste projeto, que é da National University of Singapore (NUS).

p Em um artigo publicado em Nature Nanotechnology em 23 de março de 2020, os pesquisadores da NUS Nanoscience and Nanotechnology Initiative (NUSNNI) relataram a invenção de um dispositivo em nanoescala baseado em uma plataforma de material única que pode alcançar a computação digital in-memory ideal ao mesmo tempo que é extremamente eficiente em termos de energia. A invenção também é altamente reproduzível e durável, ao contrário dos dispositivos eletrônicos orgânicos convencionais.

p O sistema molecular que é a chave para esta invenção é uma ideia do professor Sreebrata Goswami da Associação Indiana para o Cultivo da Ciência em Calcutá, Índia. "Temos trabalhado nessa família de moléculas de ligantes redox ativos nos últimos 40 anos. Com base no sucesso de um de nossos sistemas moleculares em fazer um dispositivo de memória que foi relatado na revista Materiais da Natureza em 2017, decidimos redesenhar nossa molécula com um novo ligante de pinça. Esta é uma estratégia de design de novo racional para projetar uma molécula que pode atuar como uma esponja de elétrons, "disse o professor Goswami.

p Dr. Sreetosh Goswami, o arquiteto-chave deste artigo, que costumava ser um aluno de graduação do Professor Venkatesan e agora um bolsista de pesquisa na NUSNNI, disse, “O principal achado deste artigo é a desproporção de carga ou quebra de simetria eletrônica. Tradicionalmente, este tem sido um daqueles fenômenos da física que é muito promissor, mas não consegue se traduzir para o mundo real, pois só ocorre em condições específicas, como temperatura alta ou baixa, ou alta pressão. "

p "Somos capazes de atingir essa desproporção de carga indescritível em nossos dispositivos, e modulá-lo usando campos elétricos em temperatura ambiente. Os físicos vêm tentando fazer o mesmo há 50 anos. Nossa capacidade de realizar esse fenômeno em nanoescala resulta em um dispositivo multifuncional que pode operar tanto como memristor quanto como memcapacitor ou mesmo ambos concomitantemente, "Dr. Sreetosh explicou.

p "As complexas interações intermoleculares e iônicas nesses sistemas moleculares oferecem este mecanismo único de desproporção de carga. Somos gratos ao professor Damien Thompson, da Universidade de Limerick, que modelou as interações entre as moléculas e gerou percepções que nos permitem ajustar esses sistemas moleculares em muitos maneiras de desenvolver novas funcionalidades, "disse o Prof Goswami.

p "Acreditamos que estamos apenas arranhando a superfície do que é possível com esta classe de materiais, "acrescentou o professor Venkatesan." Recentemente, Dr. Sreetosh descobriu que ele pode fazer com que esses dispositivos oscilem ou mesmo exibam instabilidade pura, regime caótico. Isso está muito perto de replicar como nosso cérebro humano funciona. "

p "Os cientistas da computação agora reconhecem que nosso cérebro é o mais eficiente em termos de energia, sistema de computação inteligente e tolerante a falhas existente. Ser capaz de emular as melhores propriedades do cérebro enquanto funciona milhões de vezes mais rápido mudará a cara da computação como a conhecemos. Em discussões com meu amigo de longa data e colaborador, Professor Stan Williams da Texas A&M University (que é co-autor deste artigo), Eu percebo que nosso sistema molecular orgânico pode eventualmente ser capaz de superar todos os óxidos e materiais 'ovônicos' demonstrados até agora, "concluiu.

p Seguindo em frente, a equipe do NUS está se esforçando para desenvolver circuitos eficientes que imitem as funções do cérebro humano.