IBM tem uma obsessão com o cérebro humano. Bom… talvez não uma obsessão, mas os especialistas do Gigante Azul acreditam (há muito tempo, devemos reconhecer) que o futuro da informática está em seu design, estrutura e funcionamento. Assim chegamos a um novo anúncio que revela a criação de «neurônios artificiais» baseados em tecnologia de mudança de fase. A melhor parte é que esse tipo de neurônios pode alcançar uma escala semelhante à que encontramos em processadores atuais, sem afetar seu funcionamento.
Como funcionam os neurônios artificiais?
Neurônios artificiais. Tecnicamente, dispositivos que se comportam de forma muito semelhante à que vemos em um neurônio real. Poderíamos discutir a diferença até o Sol esfriar, mas o ponto é que esses neurônios artificiais, 500 para ser mais precisos, funcionam como foi calculado. O trabalho da IBM Research não se limita a imitar o funcionamento de um neurônio, mas também busca reproduzir sua estrutura geral. Dessa forma, vemos elementos equivalentes a dendritos, axônios, núcleos, membranas e somas. O avanço da IBM Research está no que seria a membrana. Em um neurônio biológico, a membrana é uma "bicamada lipídica", formada por duas camadas com moléculas de lipídios. Em termos bem relaxados, a membrana funciona como resistência e capacitor. No início, resiste à condutância, mas, uma vez que atinge certo limite, permite a passagem de eletricidade para outros neurônios.
Nas neurônios artificiais da IBM, o neurônio é substituído por um pequeno bloco de germânio, antimônio e telúrio (GeSbTe), que possui propriedades de mudança de fase. Isso permite passar com certa facilidade da fase amorfa (resistência) para a fase cristalina (condução), aplicando um pouco de calor. Após um breve "período de descanso", a "membrana" de GeSbTe muda novamente de cristalina para amorfa, ficando pronta para repetir o processo. Outro aspecto muito chamativo nos neurônios artificiais da IBM é que eles demonstram um comportamento "estocástico", ou seja, seus resultados sempre carregam um pouco de aleatoriedade, tal como acontece em neurônios reais. Isso se deve às pequenas diferenças entre fases amorfas a cada ciclo, e que por extensão afetam as fases cristalinas posteriores.
Agora chegamos à melhor parte: a mudança de fase pode se estender por bilhões de ciclos (nossos bilhões), e a apresentação da IBM fala sobre uma produção teórica em uma escala de 14 nanômetros. O que isso significa? Paralelismo, talvez como nunca vimos. A possibilidade de colocar bilhões de neurônios artificiais em um chip está um passo mais perto... mas o software não pode dormir. Afinal, precisaremos de códigos que sejam capazes de usar esse tipo de hardware.
