En su apogeo, Blue Waters de UIUC fue una de las mejores supercomputadoras del mundo. Cualquiera que tuviera curiosidad podía pasar por su sala de máquinas de 30,000 pies cuadrados para hacer un recorrido y pasar media hora paseando entre los 288 enormes gabinetes negros, respaldados por una fuente de alimentación de 24 megavatios, que albergaban sus cientos de miles de núcleos computacionales. .

Blue Waters ya no está, pero hoy UIUC alberga no solo una, sino decenas de miles de computadoras muy superiores. Aunque estas maravillosas máquinas avergüenzan a Blue Waters, cada una pesa solo tres libras, puede alimentarse con café y sándwiches, y tiene solo el tamaño de las dos manos juntas de su dueño. Todos los llevamos entre las orejas.

El hecho es que la humanidad está lejos de tener computadoras artificiales que puedan igualar las capacidades del cerebro humano, fuera de una estrecha gama de tareas bien definidas. ¿Alguna vez capturaremos la magia del cerebro? Para ayudar a responder esa pregunta, Axel Hoffmann de MRL dirigió recientemente la redacción de un Materiales APL Artículo de "Perspectivas" que resume y reflexiona sobre los esfuerzos para encontrar los llamados "materiales cuánticos" que pueden imitar la función cerebral.

"La idea básica de lo que discutimos en este documento es la siguiente:que las tecnologías de la información consumen cada vez más energía", dice Hoffmann, quien es profesor fundador en Ciencia e Ingeniería de Materiales. "Sabes, usamos mucho más computación de lo que solíamos para todo tipo de cosas... y algunas de estas cosas consumen una cantidad sorprendentemente grande de energía".

Además, las computadoras tradicionales de semiconductores de óxido de metal complementario (CMOS) ni siquiera son adecuadas para muchas de las tareas computacionales actuales, como el reconocimiento de imágenes, que pueden involucrar datos ruidosos y características de interés pobremente definidas. "CMOS ha sido diseñado para ser realmente una máquina muy precisa, donde mantiene diferentes estados de información bien separados", explica Hoffmann. "Así que no está muy bien diseñado para hacer cosas donde hay mucha aleatoriedad y fluctuaciones".

El cerebro humano, por otro lado, puede manejar fácilmente tareas tan complicadas mientras consume mucha menos energía que las computadoras modernas. "Entonces, la idea ahora es, ¿podemos inspirarnos en el cerebro natural para encontrar formas más eficientes de procesamiento de información?" pregunta Hoffmann.

De acuerdo con la línea de investigación discutida en el artículo, la solución serán "materiales que posean algunos de los mismos rasgos que se encuentran en el cerebro natural".

Ciertos "materiales cuánticos", materiales cuyas propiedades físicas no se pueden describir completamente en términos simples, parecen cumplir los requisitos. Por ejemplo, algunos de ellos tienen tendencias a oscilar de una manera que se asemeja a las oscilaciones que se forman naturalmente dentro del cerebro.

"Queremos observar materiales que son intrínsecamente inestables y fluctuantes", dice Hoffmann. "Es muy diferente de la computadora tradicional, donde desea barreras de energía muy grandes entre sus ceros y unos lógicos, para que estén bien definidos y bien separados".

Además, en una computadora tradicional, la memoria y la unidad de cálculo están separadas, y los datos se mezclan continuamente de un lado a otro, una de las principales razones por las que el cálculo requiere tanta energía.

"En el cerebro natural", por otro lado, "la computación y la memoria están mucho más coubicadas", dice Hoffmann. "La información... está mucho más distribuida en toda la red, por lo que no hay necesidad de moverla".

Los materiales cuánticos, en resumen, abren la puerta a las computadoras que ofrecen un "ida y vuelta" de alta eficiencia energética y pueden hacer malabares con múltiples estados posibles mientras consumen muy poca energía.

Hoffmann fue coautor del artículo de Perspectives con sus colegas del centro Quantum Materials for Energy Efficient Neuromorphic Computing, dirigido por UCSD y financiado por el DOE. Su propia investigación en esta área se centra principalmente en los materiales magnéticos y en cómo escalar los sistemas oscilantes magnéticos desde experimentos de prueba de concepto hasta sistemas útiles. + Explora más

La computadora cuántica funciona con más de cero y uno