Informtica
Redação do Site Inovação Tecnológica – 08/09/2025
Imagem de microscpio eletrnico de varredura mostrando um canal do componente de carga-densidade-onda, usando para criar o circuito oscilador acoplado.
[Imagem: Jonas Olivier Brown et al. – 10.1103/zmlj-6nn7]
Otimizao combinatorial
Com todos os avanos na informtica, ainda no temos ferramentas adequadas para lidar com uma classe de problemas, conhecidos como problemas de otimizao combinatria, que so comuns em aplicaes do mundo real, da programao e da organizao de telecomunicaes at a logstica de viagens e entregas.
Quando se trata desses problemas, os supercomputadores atingem rapidamente seus limites, o treinamento de modelos de inteligncia artificial exige enormes quantidades de energia e os computados qunticos ainda no so poderosos o suficiente.
Jonas Brown e colegas das universidades da Califrnia de Los Angeles e de Riverside, nos EUA, esto trilhando o caminho da computao alternativa, e apresentaram agora uma nova abordagem que supera os obstculos da otimizao combinatria usando uma espcie de processador mecnico analgico – eles chamam a abordagem de “computao inspirada na fsica”.
A equipe projetou um sistema que processa informaes usando uma rede de osciladores, componentes que se movem para frente e para trs em determinadas frequncias, em vez de representar todos os dados digitalmente.
Computao inspirada na fsica
Esse tipo de arquitetura de computador, chamada de mquina de Ising, tem capacidade especial para computao paralela, realizando inmeros clculos complexos simultaneamente. Quando finalmente os osciladores ficam sincronizados, o problema de otimizao est resolvido.
Esta tecnologia consegue operar com um gasto de energia muito baixo em comparao com os computadores eletrnicos. E este prottipo em especial compatvel com a tecnologia convencional de silcio.
“Qualquer novo hardware baseado em fsica precisa ser integrado tecnologia CMOS de silcio digital padro para impactar os sistemas de processamento de informaes de dados,” disse Alexander Balandin, membro da equipe. “O material bidimensional de carga-densidade-onda que selecionamos para esta demonstrao tem potencial para tal integrao.”
Ilustrao da resoluo do problema de otimizao de corte mximo, mostrando o grfico conectado 6 6, representao do circuito dos seis osciladores acoplados usando os pesos descritos na matriz de conectividade e valores da funo de sensibilidade de fase.
[Imagem: Jonas Olivier Brown et al. – 10.1103/zmlj-6nn7]
Processador mecnico
A equipe projetou seu processador mecnico para que ele funcione como um anlogo de certas propriedades qunticas que conectam a atividade eltrica s vibraes (fnons) que se propagam atravs de um material. No entanto, diferentemente da maioria das aplicaes qunticas atuais na computao, que exigem temperaturas criognicas para manter sua “quanticidade”, o prottipo da equipe funciona temperatura ambiente.
Para fazer uma ponte entre a mecnica quntica e a fsica mais familiar da vida cotidiana, a equipe usou um material especial, o sulfeto de tntalo (TaS2), um “material quntico” que permite revelar a alternncia entre as fases eltrica e vibracional.
“Nossa abordagem a computao inspirada na fsica, que surgiu recentemente como um mtodo promissor para resolver problemas complexos de otimizao,” detalha Balandin. “Ela utiliza fenmenos fsicos envolvendo condensados de eltrons e fnons fortemente correlacionados para realizar clculos diretamente por meio de processos fsicos, alcanando assim maior eficincia energtica e velocidade.”
O prottipo comprovou que os osciladores evoluem naturalmente para um estado fundamental, de mais baixa energia, quando ento ficam sincronizados, permitindo que a mquina resolva problemas de otimizao combinatria. O prximo passo ser ampliar o processador, aumentando o nmero de osciladores.
Bibliografia:
Artigo: Charge-density-wave quantum oscillator networks for solving combinatorial optimization problems
Autores: Jonas Olivier Brown, Taosha Guo, Fabio Pasqualetti, Alexander A. Balandin
Revista: Physical Review Applied
Vol.: 24, 024040
DOI: 10.1103/zmlj-6nn7
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