A atenção mais viva em termos de perspectivas de substituição de chips de silício é, obviamente, atraída por uma invenção tão recente como o contador de feixes em borracha – o desenvolvimento de Martin van Hecke e Lennard Kwakernaak da Universidade de Leiden, em Amsterdã. Por enquanto, este é apenas um protótipo – mas já é capaz de contar até dez e até lembrar a sequência de comandos dados a ele. A base do medidor de feixe era uma placa plana de borracha na qual foram cortadas ranhuras para que divisórias estreitas alternassem com divisórias largas. Usando métodos termoquímicos, tiras estreitas de borracha são ligeiramente alongadas em conformidade com a quiralidade variável: a primeira de uma dúzia no estado inicial dobra-se ligeiramente para a direita e todas as outras para a esquerda. Tiras largas são cortadas aproximadamente ao meio no lado direito, após o que toda a contraplaca é colocada em um suporte, cujas barras rígidas superior e inferior podem se mover verticalmente, apertando levemente o bloco de borracha – como neste vídeo.
Depois, resta apertar sequencialmente as placas do suporte: a primeira pressão faz com que a divisória estreita do lado esquerdo (a primeira) dobre ainda mais para a direita, razão pela qual empurra a divisória larga adjacente para a direita. E isso, por sua vez, força a partição estreita localizada atrás dela (já a segunda à esquerda) a “mudar de estado”: se antes era curvada para a esquerda, depois de interagir com seu vizinho largo ela se encaixa com uma convexidade no certo. E na próxima vez que você pressionar as placas de suporte, esta segunda divisória estreita empurrará a divisória larga para a direita, transferindo a força para a próxima divisória estreita e assim por diante. Parece pouco sofisticado, mas os planos futuros de van Hecke e Kwakernaak incluem a criação de contadores de feixe não apenas lineares, mas também bidimensionais – incluindo a implementação das portas lógicas mais simples (NÃO, E, OU, etc.), que farão é possível almejar o desenvolvimento no futuro de um computador de feixe totalmente funcional…
…Que, é claro, não substituirá de forma alguma os chips VLSI de silício – pelo menos por causa do tamanho significativamente macroscópico de suas células elementares e do ritmo de trabalho incrivelmente lento para os padrões dos computadores atuais. Mas falando sério (embora este artigo em si não seja uma piada de primeiro de abril; é apenas a atmosfera em Amsterdã, ou o quê?), então trabalhe em materiais com base muito mais científica que possam se tornar a base para o desenvolvimento da microeletrônica no meio e a longo prazo, está a ser levada a cabo em diferentes direcções. Incluindo os mais não triviais.
⇡#Exercício para cálculos
As vantagens do silício já foram discutidas mais de uma vez nos dois materiais anteriores dedicados a outros semicondutores que chamam a atenção dos pesquisadores. O Si (poli)cristalino é adequado para produção em massa e relativamente barata, pode ser facilmente dopado com aditivos simples para formar zonas de condutividade p e n (necessárias para a formação em linha de transistores CMOS usando métodos fotolitográficos) e forma facilmente ao interagir diretamente com o ar atmosférico, o óxido é um dielétrico “livre” confiável, etc. Mas, ainda assim, quanto menores os processos tecnológicos se tornam, quanto mais altas as frequências de operação de microcircuitos cada vez mais produtivos, mais difícil é para os engenheiros microeletrônicos inventarem maneiras de superá-los. as duas principais desvantagens do silício como base para estruturas CMOS de pequena escala e alta densidade. Ou seja, tanto a condutividade térmica bastante baixa deste material quanto a baixa mobilidade dos buracos nele – portadores de carga positiva.
Em meados de 2022, um grupo de pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, da Universidade de Houston, da Universidade do Texas em Austin e de vários outros centros de pesquisa americanos publicou na Science uma justificativa para o uso de arseneto de boro (BAs) com uma rede cristalina cúbica (denotada como c-BAs) como um semicondutor promissor. Promissor no sentido de que um dia poderá ter a chance de se tornar a base para o desenvolvimento da indústria de microprocessadores, não junto com o silício, como o SiC ou GaN que já consideramos, mas em vez dele. Quase todos os parâmetros-chave para um semicondutor são significativamente mais proeminentes para c-BAs do que para Si: por exemplo, a condutividade térmica à temperatura ambiente, cerca de 1400 W/(m K), para o primeiro é uma ordem de grandeza maior do que para o último (e teoricamente pode ser aumentado até 2.200 nas mesmas unidades), o que significa que organizar a remoção de calor de um microcircuito c-BAs será muito mais fácil do que de um clássico de silício. Aliás, o arsenieto de gálio, do qual também falamos, tem condutividade térmica extremamente baixa – apenas 45 W/(m K) – o que complica significativamente seu uso prático para a implementação de sistemas computacionais de alto desempenho.
O intervalo de banda do arsenieto cúbico de boro (abreviadamente denominado arsenieto cúbico de boro), 2,02 eV, é quase o dobro do do silício, mas mais de duas vezes menor que o do diamante (5,4 eV). Em particular, é precisamente o valor excessivo deste parâmetro, observam os pesquisadores, que torna difícil dopar o diamante com os aditivos necessários para a formação dos transistores CMOS, no caso dos c-BAs, o que é muito menos difícil; Mas talvez a propriedade mais interessante do arsenieto cúbico de boro do ponto de vista aplicado seja a razão inversa (em relação ao silício e muitos outros semicondutores estudados hoje) das mobilidades de elétrons e buracos: 1400 e 2100 cm²/(V s), respectivamente. A condutividade do furo, neste caso, é superior à condutividade eletrônica, mas seus valores são bastante comparáveis. Outro semicondutor com condutividade de furo predominante, o AlSb, previamente estudado por engenheiros microeletrônicos, demonstra valores absolutos de mobilidades muito mais baixos: 200 e 400 cm²/(V s) para elétrons e buracos, respectivamente.
É verdade que a descrição entusiástica das excelentes propriedades do arsenieto cúbico de boro foi acompanhada, na publicação na Science, por uma pequena mas significativa advertência: todas estas características notáveis do promissor semicondutor descoberto literalmente na ponta da caneta ainda não foram demonstradas na prática. . Em outras palavras, os pesquisadores modelaram parcialmente matematicamente o comportamento de elétrons e buracos na estrutura cúbica ideal dos BAs, parcialmente conduziram experimentos em cristais de vários milímetros de tamanho crescidos por deposição de vapor em vários estágios e garantiram que trabalhar nessa direção fizesse sentido . Agora a única coisa que resta a fazer é aprender como obter arsenieto cúbico de boro sem impurezas e violações significativas da estrutura cristalina em volumes suficientes para pesquisas aplicadas mais aprofundadas.
O que, como se constata, é um problema físico-químico não trivial: embora o cultivo de c-BAs seja relativamente fácil, os cristais resultantes são demasiado heterogéneos – se utilizarmos métodos que envolvam aumento de escala industrial – ou demasiado pequenos se depositarmos delicadamente a camada por camada da substância da fase de vapor com um controle de qualidade contínuo em nível micro. A falta de um método estabelecido para a produção contínua de arsenieto cúbico de boro dá origem, por sua vez, a dificuldades puramente científicas dos materiais. Por exemplo, ainda não está claro quão fortes e duráveis são os c-BAs (em volumes mais ou menos macroscópicos), qual é a sua resistência à radiação em grandes volumes, etc. mundo o chama de “em muitos aspectos o melhor semicondutor conhecido” (citação do trabalho original), mas admite que a busca por uma maneira de produzir em massa arsenieto cúbico de boro com a pureza que agora está disponível para o silício é de “dez noves”, ou mais de 99,99999999%, — por si só pode levar anos, senão décadas.
Embora seja provável que o trabalho de pesquisa sobre o estabelecimento da produção contínua de c-BAs prossiga em um ritmo mais rápido – uma vez que este material pode claramente ser de interesse não apenas para os desenvolvedores de VLSI. Também em 2022, uma publicação de um grupo da Universidade da Califórnia em Santa Bárbara e da Universidade de Houston sobre as propriedades fotoeletrônicas incomuns do arsenieto cúbico de boro apareceu na revista científica Matter. No decorrer de um longo e bem estudado fenômeno do efeito fotoelétrico, a radiação eletromagnética que incide sobre a superfície de um material com certas propriedades gera um fluxo de elétrons – no qual, em particular, se baseia toda a energia solar. O fluxo de fótons contém partículas de diferentes energias, e os elétrons que eles produzem também diferem em velocidade e, em geral, é intuitivo que quanto mais elétrons de alta energia puderem ser capturados após seu aparecimento, maior será a eficiência de conversão de luz em corrente .
No entanto, na grande maioria dos materiais adequados para a criação de células solares, os elétrons de alta energia permanecem em estado livre apenas por um período muito curto; eles gastam muito rapidamente sua energia para aquecer a amostra através da qual se propagam. Os elétrons lentos, carregando baixas energias, ao contrário, permanecem livres por mais tempo – e é por causa deles que ocorre a transferência de carga. É precisamente esta característica que determina em grande parte a eficiência extremamente baixa dos painéis solares produzidos em massa mais comuns hoje – menos de 23% da energia da luz incidente é transformada em eletricidade. No caso do arseneto de boro cúbico, a situação é diferente: os elétrons de alta energia gerados pelo efeito fotoelétrico vivem – sem deixar de se mover rapidamente – por muito mais tempo do que no material das fotocélulas produzidas em massa hoje. Assim, se (à luz da paixão contínua pelas energias renováveis nos dias de hoje) os fabricantes de painéis solares também se juntarem ao trabalho de produção industrial de c-BAs, há uma grande probabilidade de alcançar resultados aceitáveis para o mercado de massa mais rapidamente do que actualmente. esperado.
Afinal, o interesse em melhorar a produção de silício para as necessidades da então nascente eletrônica (ainda sem o prefixo “micro”) começou há quase cem anos, quando, em meados da década de 1930, Russell Ohl, eletroquímico da notória Bell Telephone Labs, descobriu que quanto maior a pureza dos cristais de silício sobre os quais foram construídos os retificadores nos circuitos detectores dos então radares, maior a sensibilidade do sistema de radar. Espera-se que – dado o progresso da ciência dos materiais, da engenharia e da electrónica em geral nas últimas décadas – um ciclo de I&D semelhante para levar o arsenieto cúbico de boro à produção em massa com o nível desejado de pureza e regularidade da estrutura cristalina seja concluído dentro de um prazo bastante razoável. Afinal, a história dos c-BAs está apenas começando – esse material foi sintetizado pela primeira vez pelo grupo de Zhifeng Ren na Universidade de Houston apenas em 2015, e suas propriedades semicondutoras começaram a ser devidamente estudadas apenas em 2018.
⇡#Para dentro do tubo!
As fortalezas medievais tentaram ser construídas onde fossem mais fáceis de defender devido às dobras naturais do terreno: uma localização quase ideal para um castelo era numa colina alta numa curva do rio, cuja curva em torno das muralhas também estava fechada por um fosso artificial com água. Deste ponto de vista, o Kremlin de Moscou não está localizado da maneira mais lógica – o rio corre apenas ao longo de sua parede sul. No entanto, isto só acontece agora: até à segunda década do século XIX, os contornos “secos” do actual Kremlin eram contornados pelo rio Neglinka (mais uma vala cheia das suas águas) – em 1819 estava completamente escondido no subsolo e fechado em um túnel de tijolos. Houve várias razões para isso, incluindo a natureza caprichosa deste afluente do rio Moscovo, que ora quase secou, ora transbordava livremente, não só na primavera, mas também depois de quase todas as chuvas mais ou menos fortes.
Problemas semelhantes são enfrentados não apenas pelos construtores que são forçados a desenvolver novas infraestruturas urbanas nas proximidades de fortalezas medievais, mas também pelos engenheiros microeletrônicos ao organizar o fluxo de portadores de carga através do canal entre a fonte e o dreno de um transistor semicondutor. Já mencionamos em artigos anteriores sobre o tema das complexidades da produção de microprocessadores sobre um fenômeno como a redução no comprimento efetivo do canal devido à difusão de impurezas além das áreas fisicamente ocupadas no substrato de silício pelas zonas de fonte e dreno – áreas dopadas com certos aditivos para alterar suas propriedades eletroquímicas. Em outras palavras, um canal que se forma naturalmente na espessura de um semicondutor está sujeito, como o leito de um rio raso e argiloso, ao risco de transbordamento e derramamento (neste caso, não de água, mas de portadores de carga) ao tentar passar uma porção muito impressionante de energia através dele. E se você colocar o canal, como o mesmo Neglinka, em um tubo – aumentando assim o rendimento de um único transistor e tornando-o adequado para a transmissão de correntes mais altas?
Foi essa ideia que formou a base do circuito de transistor de efeito de campo de nanotubos de carbono – CNTFET (carbon nanotubo FET). Em tal transistor, a fonte e o dreno de carga são representados pelas extremidades dos eletrodos de metal, e o canal é formado pelo próprio tubo de carbono conectando-os com um diâmetro de 0,7 nm a 2 nm com um bidimensional (ou seja, consistindo em uma única camada de átomos e, portanto, efetivamente “sem espessura”) de parede. A sutileza é que as propriedades físicas de um nanotubo – ou seja, qual é o band gap dos elétrons nele, ou seja, se ele se comporta como um metal ou como um semicondutor – são determinadas pela mecânica de sua produção: o método de dobramento e o diâmetro. Se você enrolar uma camada de grafeno de altura monoatômica ao longo de uma linha que passa estritamente pelos centros dos hexaedros de sua estrutura cristalina, que são firmemente adjacentes uns aos outros, você obterá o chamado nanotubo do tipo zigue-zague com as propriedades de um semicondutor. Se a linha de convolução for traçada através do mesmo tipo de vértices de células hexagonais localizadas através de uma camada em um ângulo de 60°, forma-se um nanotubo tipo poltrona com condutividade metálica.
Dado que ao dobrar uma folha é necessário garantir que os vértices das suas células constituintes se alinhem na linha de união (caso contrário a estrutura atómica não será estável), estes dois métodos – ziguezague e poltrona – a partir de considerações puramente topológicas acabam por ser o apenas possíveis; se, claro, falarmos sobre os chamados. dobramento direto – sem torcer. Nanotubos espirais (quirais) com torção também são conhecidos – e têm propriedades intermediárias entre os tipos zigue-zague e poltrona, e na maioria das vezes os nanotubos são obtidos na prática por vários métodos na forma de uma mistura de todas as variedades possíveis – ambos os tipos de dobramento direto e vários quirais.
Do ponto de vista da microeletrônica, os nanotubos como canal de transferência de carga são extremamente atrativos: excelente condutividade é proporcionada ao longo de seu eixo devido à ausência de resistência dos nós circundantes da célula cristalina (já que, lembre-se, é bidimensional ), e a densidade da corrente transportada por uma única nanoestrutura já pode atingir valores altíssimos de 107 A/cm² – teoricamente, uma saída de 1013 A/cm² também é possível. Essa propriedade de permitir a passagem de portadores de carga praticamente sem resistência é chamada de “condução balística” (transporte balístico), notando-se sua semelhança com a supercondutividade – no efeito final, mas não em sua natureza física. A electrónica construída em CNTFETs certamente daria uma enorme vantagem em relação aos tradicionais de silício – se, como você pode imaginar, não fosse pelas dificuldades em estabelecer pelo menos alguma produção em massa de nanotubos de carbono com características precisamente especificadas neste momento.
O fato é que os métodos mais ou menos em linha hoje dominados permitem obter uma mistura de nanotubos com diferentes quiralidades – ou seja, com condutividade metálica e semicondutora ao mesmo tempo. O problema de engenharia de separação de nanotubos metálicos e semicondutores é resolvido de diferentes maneiras (o uso de catalisadores especiais para formar a quiralidade necessária durante o crescimento das nanoestruturas ou a separação dos CNTs por tipo após a síntese, devido ao seu comportamento diferente em suspensões e géis) , mas até o momento não existe um método rápido, eficaz e barato para sua produção em larga escala. Aqui está uma ilustração clara do conceito de “barato”: nanotubos de carbono com diâmetro de 1,2-1,7 nm, comprimento de 300 nm a 5 mícrons e com teor de impurezas de 0,01%, agora disponíveis na Internet, são oferecidos em a forma de uma solução aquosa ao preço de 1 mil dólares americanos por 1 g Até o momento, os melhores métodos utilizados na prática permitem atingir a pureza de separação de nanotubos com a quiralidade exigida ao nível de “quatro noves” (99,99%). do tipo de estrutura exigido no volume do lote final), enquanto o rendimento de CNTs adequados para uso posterior na produção de semicondutores – que não contêm todos os tipos de impurezas e têm comprimento uniforme – não excede 20%.
Mas isso é apenas o começo: não basta obter canais nanotubulares de futuros transistores em quantidades suficientes – eles também devem ser cuidadosamente, sem danificar, separados (devido às forças de van der Waals, os CNTs vizinhos ficam juntos com uma energia específica de até a 500 eV por micrômetro) e colocado no substrato do futuro VLSI exatamente onde (presumivelmente) os contatos de fonte e dreno das estruturas semicondutoras em formação já estão conectados. Além disso, os nanotubos de carbono livres de defeitos são essencialmente quimicamente inertes em relação aos metais – eles são incapazes de formar ligações químicas fortes com eles devido à enorme diferença nos valores de energia superficial: cerca de 1800 mJ/m² para contatos de cobre processados - e 27-45 mJ /m² para CNTs de diversas seções e comprimentos . Por sua vez, as dificuldades em formar uma conexão confiável com o metal (nas extremidades, porém, menos perceptíveis do que na superfície) reduzem o rendimento do nanotubo de carbono como meio de transferência de carga elétrica, de modo que mesmo CNTFETs reais, fabricados com incrível A dificuldade (e o primeiro circuito semicondutor com nanotubos foi, lembre-se, implementado fisicamente pela IBM em 2006) demonstra hoje características muito menos notáveis do que a teoria prevê.
Se (mais precisamente, quero acreditar quando) for encontrada uma maneira de formar uma forte ligação covalente entre um contato metálico e um nanotubo de carbono, o progresso nesta área da microeletrônica será significativamente acelerado. Além disso, o método para aplicação uniforme e confiável de CNT em placas de peças de 100 e 200 mm de diâmetro com uma densidade de 100-200 nanotubos por mícron já foi praticamente levado ao nível de aplicabilidade em série. Engenheiros microeletrônicos estão atualmente lutando para aumentar o rendimento de transistores deste tipo adequados produzidos em massa, o que ainda é francamente insatisfatório.
⇡#Misture e não agite
Como nossos leitores atentos já entenderam, existem muitos semicondutores no mundo – e, embora alguns deles sejam muito preferíveis ao silício em muitos aspectos, ele ainda permanecerá por muito tempo a base da indústria microeletrônica global. Até porque ao longo dos últimos três quartos de século (a produção mais ou menos em massa de Si purificado de impurezas com vista à utilização em dispositivos semicondutores começou no final da década de 1950), enormes somas e incontáveis recursos humanos foram investidos no desenvolvimento e melhoria de tecnologias relacionadas com relógios – nenhum dos potenciais rivais do silício pode orgulhar-se de qualquer montante de investimento comparável. Ao mesmo tempo, quanto melhor funcionarem os microcircuitos de uso geral baseados em Si, mais difícil se tornará confrontá-los com as primeiras amostras de VLSI em uma base de elemento diferente, que inicialmente obviamente se revelará menos avançada e mais cara em termos de uma unidade de produto acabado trabalhável. E esta corrida de indicadores económicos é principalmente económica; considerações de produtividade abstrata desempenham aqui um papel secundário – há todas as chances de se transformar em uma corrida sem fim atrás de um líder que está se afastando de seus perseguidores.
Então, talvez não devêssemos procurar o bem do bem, mas sim passar para outras áreas de desenvolvimento dos fundamentos de hardware da tecnologia de computadores, que estão obviamente perdendo para os dispositivos semicondutores de silício? Entre essas áreas, a primeira coisa que vem à mente não é, não contadores de feixes com tração de borracha, mas computadores neuromórficos que reproduzem no nível do hardware com vários graus de adequação o trabalho das células nervosas do cérebro. Afinal, em termos de eficiência energética, este órgão, que deu origem à civilização humana, à “segunda natureza” e aos próprios computadores (e, além disso, consumindo cerca de 20-25 W de potência em pico de carga, nada mais), é obviamente superior aos sistemas de computação baseados em semicondutores de Von Neumann. Não é mais lógico, em vez de tentar encaixar ainda mais transistores em uma polegada quadrada da próxima geração de VLSI, projetar e criar redes neurais semelhantes às biológicas – e com sua ajuda resolver problemas urgentes de computação? Além disso, entre estes últimos, quanto mais longe você vai, mais eles se relacionam com o campo do aprendizado de máquina e da inteligência artificial, e a emulação de redes neurais na memória das máquinas de von Neumann requer enormes recursos de hardware e um consumo incrível de energia.
Uma das direções promissoras ao longo da qual a computação neuromórfica de hardware tem se desenvolvido nos últimos anos é convencionalmente chamada de computação memristor. “Condicionalmente” porque “resistores de memória” (memristor = memória + resistor) incluem um grupo extremamente amplo – no sentido de métodos de implementação física – de interruptores capazes de “lembrar” seu estado um instante antes do momento em que a tensão foi removida de sua alimentação Contatos . Os memristores essencialmente confundem a linha entre o circuito puramente computacional de uma máquina de Von Neumann e seu dispositivo de armazenamento: um sistema construído sobre eles obviamente operará mais rápido do que um tradicional comparável em nível tecnológico – pelo menos devido ao fato de que eliminará a perda de tempo para mover dados da RAM para a CPU e vice-versa. E quanto mais tais movimentos forem necessários para resolver um problema específico (sim, estamos olhando com reprovação em sua direção, modelos generativos de IA), maior será o ganho com a transição para computadores memristores.
Existem muitas abordagens para a criação de memristores adequados para produção em massa e bem escalonáveis em escala de tamanho. Um dos mais promissores nesta coorte pode ser considerado o desenvolvimento da Escola Politécnica Federal Suíça em Lausanne (École Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL) na área de sistemas memristivos de fase líquida (dispositivos memristivos fluídicos), nos quais a transferência de carga é realizado por íons em vez de elétrons – como, de fato, ocorre (ajustado para a participação de neurotransmissores) nas fendas sinápticas entre os neurônios do cérebro. Além disso, o papel de tais portadores de carga no cérebro é desempenhado por íons de vários elementos – potássio, magnésio, sódio, cálcio, etc. – o que adiciona significativamente variabilidade às interações entre neurônios biológicos em comparação com seus modelos digitais obviamente simplificados nos quais as atuais redes neurais de computadores virtuais. Talvez, se for possível criar um sistema de memristor neuromórfico com diferentes portadores de carga para implementar diferentes funções, isso permitirá que a eficiência de um computador fique mais visivelmente mais próxima da do cérebro humano?
Curiosamente, na primeira fase de seu trabalho, os pesquisadores da EPFL tomaram como base o bom e velho silício – e colocaram uma membrana de nitreto de silício em miniatura com um orifício no centro com um diâmetro de apenas cerca de 100 nm em uma base de Si cristalino. No topo deste poço, utilizando métodos bem desenvolvidos em processos fotolitográficos, formaram uma fina camada de paládio com uma rede radial de canais permeando-a com uma seção transversal de alguns nanômetros, e ainda por cima complementaram o sistema com um tampa de membrana de grafite. Em seguida, todo o chip multicamada resultante foi imerso em água destilada contendo íons de potássio e uma voltagem positiva foi aplicada à membrana. Sob sua influência, os íons nos canais da camada de platina começaram a se mover em direção ao poço, acumulando-se nele e criando um excesso de pressão por baixo sobre a camada de grafite. Como resultado, o grafite dobrou-se ligeiramente para cima, formando uma pequena protuberância, aumentando assim a condutividade de toda a estrutura. Uma fina camada de grafite (embora não monoatômica, ou seja, não grafeno), sem elasticidade significativa, permaneceu curvada mesmo após a remoção da tensão do chip: assim, a célula do memristor resultante lembrou seu estado. Ao aplicar uma voltagem negativa, os pesquisadores forçaram os íons de potássio a se espalharem do poço através dos canais, e o sistema voltou ao seu estado original.
Por si só, uma única célula que altera suas propriedades elétricas em resposta a uma tensão aplicada ainda não permite a criação de circuitos lógicos. No entanto, um grupo da EPFL conectou duas dessas estruturas em uma porta lógica – obtendo, em última análise, a capacidade de realizar operações básicas do ponto de vista da cibernética: AND, OR e NOT lógicos. A conquista dos pesquisadores suíços reside precisamente no fato de que, pela primeira vez, para um sistema de memristor de fase líquida, foi demonstrada a capacidade de criar circuitos lógicos de essencialmente qualquer complexidade – enquanto resultados anteriormente semelhantes foram obtidos por métodos mais complicados e muito menos métodos escaláveis. Há, claro, algo importante, mas onde estaríamos sem ele: apesar do minúsculo tamanho da célula, transferi-la de um estado para outro demora tanto (a partir de março de 2024, quando os resultados do trabalho foram publicados em Nature Electronics) cerca de dois segundos. O intervalo é simplesmente gigantesco, fazendo lembrar os computadores eletromecânicos e valvulados de meados do século passado – mas o problema já começou. Pesquisadores da EPFL não têm dúvidas de que em 5, no máximo 10 anos serão capazes de selecionar tal combinação de materiais para formar uma célula e íons para ativar uma “bolha” de membrana que altera suas propriedades condutoras, aquele líquido de pequeno porte. As redes neurais artificiais de fase se tornarão, em termos de desempenho, sérios concorrentes dos emuladores digitais de estruturas semelhantes em von Neumann – nem mesmo os de hoje, mas aqueles que estarão disponíveis nos mesmos 5 a 10 anos – computadores.
É provável que, a longo prazo, os computadores neurais fluidos se tornem de facto mainstream – pelo menos para a computação de IA em nuvem, mesmo que uma implementação mais compacta ao nível dos sistemas pessoais não seja muito prática. Considerando o potencial que abre aos engenheiros a possibilidade de usar diferentes íons e diferentes membranas (talvez até para transferir a mesma célula para diferentes estados – não “0” e “1”, como agora, mas, digamos, “−1”, “0” e “1”), não seria um grande exagero dizer que a computação neuromórfica em meados da década de 2030, se não for igual em desempenho e eficiência energética ao trabalho do cérebro humano, certamente ultrapassará os servidores multiprocessadores Von Neumann em uma série de tarefas que exigem muitos recursos. Só podemos adivinhar que nível de complexidade estes tipos de problemas atingirão no futuro e que problemas aplicados podem ser resolvidos com a ajuda de sistemas neuromórficos de fase líquida!