Um novo material aproxima os cientistas de um cérebro quântico

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Um novo material aproxima os cientistas de um “cérebro
quântico”
Um material inteligente que aprende mudando-se fisicamente, semelhante à forma como o cérebro
humano funciona, poderia ser a base de uma geração completamente nova de computadores.
Imagem adaptada de Unsplash
Em um estudo recente publicado esta semana, físicos da Universidade Radboud afirmam que deram um
passo importante na busca para desenvolver um “cérebro quântico”.
Na neurociência, há uma hipótese que propõe que a mecânica clássica não pode explicar a consciência.
Em vez disso, materiais inteligentes, como nossos cérebros, aprendem mudando-se fisicamente,
portanto, são mais facilmente explicados através do fenômeno da mecânica quântica, como
emaranhamento e superposição. Criar materiais que possam imitar esse comportamento pode ser a
base de uma geração completamente nova de computadores.
Os pesquisadores do Radboud, liderados pelo professor Alexander Khajetoorians, demonstraram em
seu estudo que podem padronizar e interconectar uma rede de átomos únicos, e fazê-lo, imitar o
comportamento autônomo de neurônios e sinapses em um cérebro humano.
Por que precisamos de cérebros quânticos?
https://www.advancedsciencenews.com/what-are-quantum-computers/
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“Está claro que temos que encontrar novas estratégias para armazenar e processar informações de
maneira eficiente em termos energéticos”, disse Khajetoorians em um comunicado. “Isso requer não
apenas melhorias na tecnologia, mas também de pesquisa fundamental nas abordagens de mudança de
jogos. Nossa nova ideia de construir um “cérebro quântico” baseado nas propriedades quânticas dos
materiais pode ser a base para uma solução futura para aplicações em inteligência artificial.
Convencionalmente, a inteligência artificial usa o reconhecimento de padrões e o software de
aprendizado de máquina para realizar tarefas e aprender com o que encontrou. Esses sistemas então
precisam armazenar e processar essas informações em um disco rígido separado. “Embora isso seja
baseado em um paradigma centenário, é um processo muito ineficiente em termos energéticos”, disse
Bert Kappen, professor de redes neurais e inteligência de máquina e um dos co-autores do estudo.
A equipe, portanto, procurou descobrir se um sistema poderia fazer o mesmo sem precisar deste
software extra.
Átomos adaptáveis
Isso começou em 2018, quando os Khajetoorians e colaboradores mostraram que é possível armazenar
informações no estado de um único átomo de cobalto. Os sistemas mecânicos quânticos são
frequentemente construídos dessa maneira, através da manipulação de estados quânticos de átomos
únicos ou partículas atômicas. Em seu estudo anterior, aplicando uma tensão a um átomo de cobalto, a
equipe foi capaz de colocá-lo em um estado de superposição em que o átomo assume dois estados (um
1 e 0 em termos binários) simultaneamente, indicando que esses átomos poderiam ser usados para
armazenar informações.
Agora, Khajetoorians e seus colegas de trabalho descobriram como ligar esses átomos em redes
personalizadas que imitam o comportamento de um modelo semelhante ao cérebro usado em
inteligência artificial. Ao construir uma rede de átomos de cobalto em fósforo preto, eles foram capazes
de construir um material que armazena e processa informações de maneira semelhante ao cérebro e,
ainda mais surpreendentemente, se adapta dependendo da entrada.
“Ao estimular o material por um longo período de tempo com uma certa tensão, ficamos muito surpresos
ao ver que as sinapses realmente mudaram”, disseram Khajetoorians. “O material adaptou sua reação
com base nos estímulos externos que recebeu. Ele aprendeu por si só.”
Novos materiais no horizonte
Os pesquisadores agora planejam ampliar o sistema e construir uma rede maior de átomos, bem como
mergulhar em novos materiais “quânticos” que podem ser usados. Além disso, eles precisam entender
por que a rede de átomos se comporta como ela se comporta.
“Estamos em um estado onde podemos começar a relacionar a física fundamental com conceitos em
biologia, como memória e aprendizado”, disseram Khajetoorians. “Se pudéssemos eventualmente
construir uma máquina real a partir deste material, seríamos capazes de construir dispositivos de
computação de auto-aprendizagem que são mais eficientes em termos energéticos e menores do que os
computadores de hoje. No entanto, somente quando entendermos como funciona – e isso ainda é um
https://www.ru.nl/english/news-agenda/news/vm/imm/2021/first-steps-toward-quantum-brain/
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mistério – seremos capazes de ajustar seu comportamento e começar a desenvolvê-lo em uma
tecnologia. É um momento muito emocionante.”
Referência: Brian Kiraly, et al., Uma máquina autómica de Boltzmann capaz de auto-adaptação, Nature
Nanotechnology (2021). DOI: 10.1038/s41565-020-00838-4
Adaptado do comunicado de imprensa fornecido pela Radboud University
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