Oitenta anos depois de a University of Pennsylvania dar ao mundo o ENIAC, o primeiro computador eletrônico de uso geral, pesquisadores dessa mesma instituição estão trabalhando em algo que pode redefinir a computação em seu nível mais fundamental. Não tornando os chips mais rápidos no sentido convencional, mas repensando o que transporta informações dentro deles, em primeiro lugar.
A proposta: substituir elétrons por luz.
Por Que o Hardware que Alimenta a IA de Hoje Está Batendo em uma Parede
Cada computador construído desde o ENIAC, do smartphone no bolso aos data centers que executam grandes modelos de IA, opera sob o mesmo princípio básico. Elétrons se movem através de materiais, e esse movimento codifica e processa informações. Isso funcionou extraordinariamente bem por décadas. No entanto, os elétrons carregam uma carga elétrica, e essa carga cria problemas que se agravam à medida que os sistemas se tornam mais complexos.
À medida que os elétrons se movem pelos materiais dos chips, eles geram calor e encontram resistência. Energia é desperdiçada. Na escala dos sistemas modernos de IA, que processam volumes enormes de dados continuamente, essas perdas não são triviais. Os limites físicos do hardware baseado em elétrons estão se tornando mais difíceis de contornar pela engenharia, e as demandas de energia da IA estão acelerando mais rápido do que o design convencional de chips consegue acompanhar.
É neste contexto que a computação fotônica, a ideia de usar partículas de luz chamadas fótons em vez de elétrons, tem atraído atenção científica séria.
A Partícula que Conecta Dois Mundos
Os fótons possuem propriedades que os tornam atraentes para a computação. Como explica Li He, coprimeiro autor de um artigo publicado na Physical Review Letters e ex-pesquisador de pós-doutorado no Zhen Lab na Penn: os fótons são eletricamente neutros e têm massa de repouso zero, o que lhes permite transportar informações rapidamente por longas distâncias com perda mínima de energia. É por isso que a luz já domina a tecnologia de comunicações.
O problema é o outro lado dessas mesmas propriedades. Como os fótons quase não interagem com o ambiente, eles têm dificuldade com as operações de chaveamento das quais a computação depende. Um sistema que consegue transportar informações de forma eficiente, mas não consegue tomar decisões com elas, ainda não é um computador.
É isso que torna significativo o trabalho do físico Bo Zhen e de sua equipe na Penn’s School of Arts and Sciences. A abordagem deles não utiliza simplesmente luz em vez de elétrons. Ela cria um novo tipo de partícula que combina propriedades de ambos.
A partícula é chamada de éxciton-polariton. Ela se forma quando fótons são fortemente acoplados a elétrons dentro de um material semicondutor de espessura atômica. O resultado é uma quase-partícula que retém a eficiência da luz para transportar informações, ao mesmo tempo em que ganha interação suficiente com seu ambiente para executar a lógica de chaveamento exigida pela computação.
A equipe demonstrou o chaveamento totalmente óptico usando aproximadamente 4 quatrilionésimos de joule de energia. Vale a pena pausar nesse número: está muito abaixo da energia necessária para alimentar brevemente uma pequena luz LED. O chaveamento ocorreu sem a conversão de sinais de luz de volta em sinais eletrônicos, que é precisamente a etapa de conversão que atualmente limita os chips fotônicos de IA.
Eis o que a maioria das coberturas sobre computação fotônica deixa passar: muitos chips fotônicos experimentais de IA já usam luz para certos cálculos. O gargalo não está nas partes rápidas e lineares da computação. Está nas etapas de ativação não lineares, as operações de tomada de decisão, onde os sistemas fotônicos existentes precisam recorrer à eletrônica. Essa conversão desacelera o processamento e aumenta o uso de energia, anulando parcialmente as vantagens de usar a luz em primeiro lugar. Os éxciton-polaritons são uma solução proposta para esse problema específico.
O Que Isso Significa Além do Laboratório
As implicações, se a tecnologia puder ser dimensionada, estendem-se em várias direções.
Os sistemas de IA estão entre as cargas de trabalho computacionais mais intensivas em energia já criadas. A capacidade de realizar mais desse processamento no domínio fotônico, sem conversões repetidas entre luz e eletricidade, poderia reduzir substancialmente as demandas de energia de grandes infraestruturas de IA. Isso importa não apenas pelo custo, mas pela questão mais ampla de como as sociedades sustentarão o desenvolvimento da IA à medida que ela cresce.
Há também uma aplicação mais imediata apontada pelos pesquisadores da Penn: chips fotônicos capazes de processar informações diretamente de câmeras sem etapas de conversão. Sistemas de IA baseados em visão computacional, que são centrais para a robótica, veículos autônomos e exames de imagem médicos, atualmente exigem que os dados de luz recebidos sejam convertidos em sinais eletrônicos antes que o processamento comece. Um chip que funcione nativamente no domínio fotônico poderia lidar com esse fluxo de maneira mais eficiente.
A pesquisa também aponta para a computação quântica. Os éxciton-polaritons poderiam, potencialmente, suportar funções quânticas básicas em chips futuros, embora essa aplicação permaneça mais distante de uma implementação prática.
O trabalho foi apoiado pelo US Office of Naval Research e pela Sloan Foundation. Outros autores incluem Zhi Wang e Bumho Kim, da Penn’s School of Arts and Sciences. Li He, que co-liderou a pesquisa, é agora professor assistente na Montana State University.
Em Resumo
Os elétrons têm alimentado a computação desde o ENIAC. Eles estão atingindo limites físicos que afetam principalmente a IA. Os fótons transportam informações com eficiência, mas não conseguem executar a lógica de chaveamento de que os computadores precisam. Pesquisadores da Penn criaram uma partícula híbrida, o éxciton-polariton, que combina propriedades de ambos, permitindo o chaveamento totalmente óptico em níveis de energia extraordinariamente baixos. Se essa abordagem ganhar escala, poderá reduzir o custo energético dos sistemas de IA e remover um gargalo fundamental no design de chips fotônicos. A física é nova. O problema que ela aborda é urgente.
Com base em reportagem de ScienceDaily AI.