Material 2D simula sinapses cerebrais em computadores comuns
Por Gustavo Minari | Editado por Douglas Ciriaco | 31 de Janeiro de 2022 às 10h20
Pesquisadores do Instituto Real de Tecnologia KTH, na Suécia, e da Universidade Stanford, nos EUA, desenvolveram um novo material 2D que pode ser usado em computadores comerciais para simular as sinapses do cérebro humano com uma eficiência jamais conseguida até hoje.
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Eles utilizaram componentes de memória de acesso aleatório eletroquímico (ECRAM) fabricados com carboneto de titânio 2D. Em tese, esses computadores neuromórficos podem ser milhares de vezes mais rápidos e eficientes em termos de energia do que as máquinas utilizadas atualmente pela indústria.
"Esses avanços na computação são possíveis devido a algumas diferenças fundamentais da arquitetura clássica em uso hoje e do ECRAM, um componente que atua como uma espécie de célula sináptica em uma rede neural artificial", explica o professor de engenharia Max Hamedi, coautor do estudo.
Substituto dos transistores
Em vez de usar transistores que estão ligados ou desligados — com as informações sendo transportadas entre o processador e a memória — esses novos computadores dependem de componentes que podem ter vários estados e realizar cálculos de computação dentro da própria memória.
Para melhorar a eficiência do dispositivo, os cientistas se concentraram na construção de um ECRAM no qual a comutação ocorresse inserindo íons em um canal de oxidação, em um processo semelhante ao que acontece no cérebro, que também trabalha com a distribuição e movimentação de íons.
“O material chave nas unidades ECRAM é conhecido como MXene — um composto bidimensional com apenas alguns átomos de espessura. O MXene combina a alta velocidade da química orgânica com a compatibilidade de integração de materiais inorgânicos em um único dispositivo” acrescenta Hamedi.
Memória MXene
Os compostos denominados MXene pertencem a uma família de materiais que combinam a estabilidade de temperatura necessária para a integração com eletrônicos convencionais com a disponibilidade de um vasto espaço de composição, que pode ser usado para otimizar o seu desempenho.
Essa combinação entre as métricas de velocidade, linearidade, ruído de gravação, energia de comutação e resistência são essenciais para o desenvolvimento de uma aceleração paralela em redes neurais artificiais, capazes de trabalhar em altas frequências de maneira muito mais eficiente.
“Embora existam muitas outras barreiras a serem superadas antes que os consumidores possam comprar seus próprios computadores neuromórficos, os ECRAMs 2D representam um avanço extraordinário, possibilitando a fabricação de dispositivos portáteis capazes de tarefas de computação muito mais pesadas, sem precisar depender da nuvem”, conclui o professor Max Hamedi.