Vidro de spin incorpora algoritmo de inteligência artificial
A técnica permite imprimir o algoritmo nos nanoímãs que formam o vidro de spin.
[Imagem: Jenna Maria Rantala/Aalto University]
Uma técnica para criar artificialmente uma forma rara de matéria, conhecida como vidro de spin, promete criar um novo paradigma na inteligência artificial, permitindo que os algoritmos sejam impressos diretamente como hardware físico.
As propriedades incomuns desses materiais tornam possível criar uma forma de IA capaz de reconhecer objetos a partir de fragmentos, assim como nosso cérebro faz, além de acenar com uma computação de baixo consumo, entre outros recursos intrigantes.
"Nosso trabalho marca a primeira realização experimental de um vidro de spin artificial que consiste em nanoímãs [ímãs em escala nanométrica] dispostos para replicar uma rede neural," disse Michael Saccone, do Laboratório Nacional Los Alamos, nos EUA, que desenvolveu o sistema com colegas da Universidade Aalto, na Finlândia. "Nosso artigo estabelece as bases que precisamos para usar esses sistemas físicos de forma prática."
Premiados com o Nobel de Física de 2016, os vidros de spin estão na interseção entre os materiais de engenharia e a computação.
Eles consistem em um tipo de sistema desordenado de nanoímãs que interagem aleatoriamente entre si, gerando dois tipos de ordem magnética no material. Esses ímãs apresentam o fenômeno da "frustração", o que significa que não se estabelecem em uma configuração uniformemente ordenada quando a temperatura cai, e possuem características termodinâmicas e dinâmicas distintas, que podem ser aproveitadas para aplicações de computação.
Agora, pela primeira vez, os pesquisadores encontraram uma forma de fabricá-los de forma consistente.
Os vidros de spin são uma maneira de pensar matematicamente sobre a estrutura de um material. Os que os pesquisadores fizeram foi usar a litografia de feixe de elétrons para ajustar a interação dos átomos dentro desses sistemas.
Isso torna possível representar uma variedade de problemas de computação nas redes atômicas físicas do vidro de spin. Ou seja, você não precisará construir um hardware e criar um software que roda nele: O hardware já incorpora o próprio algoritmo.
"Modelos teóricos que descrevem vidros de spin são amplamente utilizados em outros sistemas complexos, como aqueles que descrevem a função cerebral, códigos de correção de erros ou a dinâmica do mercado de ações," disse Saccone. "Este grande interesse em vidros de spin fornece uma forte motivação para gerar um vidro de spin artificial."
A equipe então combinou elementos teóricos com testes experimentais para fabricar e observar o vidro de spin artificial. O protótipo escolhido reproduz uma rede neural Hopfield, que modela matematicamente a memória associativa para orientar a desordem do sistema. Os vidros de spin e as redes Hopfield são ambos campos emergentes, que vêm se desenvolvendo simbioticamente, um campo alimentando o outro.
A memória associativa, seja em uma rede Hopfield ou em outras formas de redes neurais, liga dois ou mais padrões de memória relacionados a um objeto. Se apenas uma memória for acionada - por exemplo, ao receber uma imagem parcial de um rosto como entrada -, a rede poderá recuperar o rosto completo. Ao contrário dos algoritmos mais tradicionais, a memória associativa não requer um cenário perfeitamente idêntico para identificar uma memória.
Outra vantagem é que as memórias dessas redes são menos perturbadas por ruído do que outras redes neurais.
Segundo a equipe, os algoritmos de IA desenvolvidos em vidros de spin serão "mais confusos" do que os algoritmos tradicionais, mas também serão mais flexíveis para algumas aplicações.
Artigo: Direct observation of a dynamical glass transition in a nanomagnetic artificial Hopfield network,
Autores: Michael Saccone, Francesco Caravelli, Kevin Hofhuis, Sergii Parchenko, Yorick A. Birkhölzer, Scott Dhuey, Armin Kleibert, Sebastiaan van Dijken, Cristiano Nisoli, Alan Farhan