Nova pesquisa pode melhorar o desempenho da inteligência artificial e dos computadores quânticos

Uma equipe liderada pela Universidade de Minnesota Twin Cities desenvolveu um novo diodo supercondutor, um componente chave em dispositivos eletrônicos, que pode ajudar a expandir computadores quânticos para uso industrial e melhorar o desempenho de sistemas de inteligência artificial.

O artigo foi publicado na Nature Communications, uma revista científica revisada por pares que cobre as ciências naturais e a engenharia.

Um diodo permite que a corrente flua para um lado, mas não para o outro em um circuito elétrico. Funciona essencialmente como metade de um transistor – que é o elemento principal nos chips de computador. Os diodos são normalmente feitos com semicondutores, substâncias com propriedades elétricas que formam a base para a maioria dos eletrônicos e computadores, mas os pesquisadores estão interessados ​​em fazê-los com supercondutores, que também têm a capacidade de transferir energia sem perder energia ao longo do caminho.

Comparado a outros diodos supercondutores, o dispositivo dos pesquisadores é mais eficiente em termos de energia, pode processar vários sinais elétricos ao mesmo tempo e contém uma série de portas para controlar o fluxo de energia, um recurso que nunca foi integrado a um diodo supercondutor.

"Queremos tornar os computadores mais poderosos, mas há alguns limites rígidos que vamos atingir em breve com nossos materiais e métodos de fabricação atuais", disse Vlad Pribiag, autor sênior do artigo e professor associado da Escola de Ciências da Universidade de Minnesota. Física e Astronomia. "Precisamos de novas maneiras de desenvolver computadores, e um dos maiores desafios para aumentar o poder de computação no momento é que eles dissipam muita energia. Portanto, estamos pensando em maneiras pelas quais as tecnologias supercondutoras podem ajudar nisso."

Os pesquisadores da Universidade de Minnesota criaram o dispositivo usando três junções Josephson, que são feitas colocando pedaços de material não supercondutor entre os supercondutores. Nesse caso, os pesquisadores conectaram os supercondutores com camadas de semicondutores. O design exclusivo do dispositivo permite que os pesquisadores usem voltagem para controlar o comportamento do dispositivo.

Seu dispositivo também tem a capacidade de processar várias entradas de sinal, enquanto os diodos típicos podem lidar apenas com uma entrada e uma saída. Esse recurso pode ter aplicações na computação neuromórfica, um método de engenharia de circuitos elétricos para imitar a maneira como os neurônios funcionam no cérebro para melhorar o desempenho dos sistemas de inteligência artificial.

"O dispositivo que fizemos tem quase a maior eficiência energética já mostrada e, pela primeira vez, mostramos que você pode adicionar portões e aplicar campos elétricos para ajustar esse efeito", explicou Mohit Gupta, primeiro autor do artigo e Ph.D. aluno da Escola de Física e Astronomia da Universidade de Minnesota. "Outros pesquisadores fizeram dispositivos supercondutores antes, mas os materiais que eles usaram foram muito difíceis de fabricar. Nosso projeto usa materiais que são mais amigáveis ​​à indústria e oferecem novas funcionalidades."

O método usado pelos pesquisadores pode, em princípio, ser usado com qualquer tipo de supercondutor, tornando-o mais versátil e fácil de usar do que outras técnicas da área. Devido a essas qualidades, seu dispositivo é mais compatível com aplicações industriais e pode ajudar a ampliar o desenvolvimento de computadores quânticos para uso mais amplo.

“No momento, todas as máquinas de computação quântica existentes são muito básicas em relação às necessidades de aplicativos do mundo real”, disse Pribiag. "O escalonamento é necessário para ter um computador poderoso o suficiente para lidar com problemas úteis e complexos. Muitas pessoas estão pesquisando algoritmos e casos de uso para computadores ou máquinas de IA que podem potencialmente superar os computadores clássicos. Aqui, estamos desenvolvendo o hardware que poderia permitir que computadores quânticos implementassem esses algoritmos. Isso mostra o poder das universidades semeando essas ideias que eventualmente chegam à indústria e são integradas em máquinas práticas."