O desenvolvimento de computadores que imitam o cérebro avançou um grande passo com uma pesquisa liderada pela Universidade de Exeter no Reino Unido. O estudo, publicado na revista Advanced Materials recentemente, envolveu a primeira demonstração de processamento de informação simultânea e memória usando materiais de mudança de fase. Esta nova técnica poderia revolucionar a computação ao tornar os computadores mais rápidos e mais eficientes em energia, bem como fazê-los se assemelharem mais aos sistemas biológicos.
Os computadores lidam atualmente com processamento e memória separadamente, resultando em um "engarrafamento" de velocidade e energia causado pela necessidade de movimentar os dados continuamente. Isto é totalmente diferente de tudo o que existe na biologia, por exemplo, no cérebro humano onde não há qualquer distinção real entre memória e computação. Para realizar estas duas funções simultaneamente, a equipe de pesquisa utilizou materiais de mudança de fase, um tipo de semicondutores que apresenta propriedades notáveis.
O estudo demonstra conclusivamente que esses materiais de mudança de fase podem armazenar e processar informações simultaneamente. Também mostra experimentalmente pela primeira vez que esses materiais podem executar operações computacionais de uso geral, como adição, subtração, multiplicação e divisão. Ainda mais impressionante, mostra que materiais de mudança de fase podem ser usados para fazer neurônios e sinapses artificiais. Isso significa que um sistema artificial feito inteiramente com dispositivos de mudança de fase poderia aprender e processar informações da mesma forma que o próprio cérebro.
Segundo o autor principal David Wright a descobertas da equipe têm implicações importantes para o desenvolvimento de formas totalmente novas de computação, incluindo computadores parecidos com o cérebro. "Podemos ter descoberto uma técnica para desenvolver novas formas de sistemas de computador que poderiam aprender, se adaptar e mudar ao longo do tempo. Isso é algo pelo qual pesquisadores têm se esforçado por muitos anos."
Este estudo focou o desempenho de uma única célula de mudança de fase. A próxima etapa na investigação da equipe será para construir sistemas de células interligadas que podem aprender a executar tarefas simples, tais como identificação de certos objetos e padrões.
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