Oitenta anos após a criação do ENIAC, o primeiro computador electrónico de uso geral do mundo, investigadores da Universidade da Pensilvânia estão a explorar uma nova forma de impulsionar o futuro da computação. Em vez de depender inteiramente dos electrões, que constituíram a espinha dorsal dos computadores desde a década de 1940, os cientistas estão agora a voltar-se para a luz.
O ENIAC, desenvolvido pelos pesquisadores da Penn J. Presper Eckert e John Mauchly, ajudou a inaugurar a era moderna da computação ao usar o fluxo de elétrons para resolver problemas matemáticos complexos. Esse mesmo mecanismo eletrónico ainda alimenta os atuais computadores, smartphones e sistemas de IA. Mas à medida que a procura por inteligência artificial aumenta, os limites do hardware baseado em eletrões estão a tornar-se mais difíceis de ignorar.
Por que os elétrons atingem seus limites?
Os elétrons carregam uma carga elétrica, o que representa vários desafios nos chips de computador modernos. À medida que se movem pela matéria, geram calor e encontram resistência que dissipa energia. Esses problemas tornam-se mais difíceis à medida que os chips se tornam mais complexos e processam grandes quantidades de dados para aplicações de IA.
Pesquisadores liderados pelo físico Bo Jane, da Penn, na Escola de Artes e Ciências, acreditam que os fótons, as partículas que compõem a luz, podem ajudar a resolver alguns desses problemas.
“Por serem de carga neutra e terem massa de repouso zero, os fótons podem transportar informações rapidamente por longas distâncias com perdas mínimas, dominando a tecnologia de comunicação”, explica Li He, co-autor de um artigo publicado. Carta de revisão física e é ex-pesquisador de pós-doutorado no Jane Lab. “Mas essa neutralidade significa que eles mal interagem com o ambiente, o que os torna ruins na lógica de comutação de sinais em que os computadores dependem”.
Em outras palavras, a luz é ótima para transportar informações de forma rápida e eficiente, mas tem dificuldades com as operações de comutação necessárias para a computação.
Combinando luz e matéria para computação de IA
Para superar esse problema, a equipe de Jane criou uma quasipartícula especial chamada exciton-polariton. A partícula é criada quando os fótons são fortemente acoplados aos elétrons dentro de um semicondutor atomicamente fino. Esta combinação permite que a luz se comunique de forma mais eficiente, permitindo-lhe realizar a comutação de sinal necessária para tarefas de computação.
O avanço poderá ser particularmente importante para sistemas de inteligência artificial, que consomem grandes quantidades de energia.
Muitos chips experimentais de IA fotônica já usam luz para realizar certos cálculos em altas velocidades. Porém, quando esses sistemas precisam realizar etapas de ativação não lineares, como operações de tomada de decisão, eles devem converter sinais luminosos em eletrônicos. Essa conversão retarda o processo e aumenta o consumo de energia, reduzindo os benefícios da computação fotônica.
Usando exciton-polaritons, os pesquisadores da Penn demonstraram a comutação total da luz usando apenas 4 quatrilionésimos de joule de energia. Esta quantidade é notavelmente pequena, muito menos do que a energia necessária para alimentar brevemente uma pequena luz LED.
Rumo a chips de IA mais rápidos e eficientes
Se a tecnologia puder ser dimensionada com sucesso, poderá levar a chips fotônicos capazes de processar dados diretamente de câmeras sem conversões repetidas entre luz e eletricidade. A abordagem poderia reduzir as enormes demandas de energia de grandes sistemas de IA e potencialmente apoiar funções fundamentais de computação quântica em chips futuros.
Bo Jenn é professora associada presidencial Jean Kay Lee no Departamento de Física e Astronomia da Escola de Artes e Ciências da Universidade da Pensilvânia.
Lee foi pesquisador de pós-doutorado no Zen Lab da Penn Arts and Sciences. Atualmente é professor assistente na Montana State University.
Autores adicionais do estudo incluem Zhi Wang e Bumho Kim, da Escola de Artes e Ciências da Universidade da Pensilvânia.
A pesquisa foi apoiada pelo Escritório de Pesquisa Naval dos EUA (N00014-20-1-2325 e N00014-21-1-2703) e pela Fundação Sloan.
