A pesquisa em biocomputação e computação neuromórfica pode ser a chave para melhorar a eficiência energética dos computadores. Inspirando-nos nos sistemas eficientes da própria natureza, como o cérebro humano, poderemos ser capazes de responder às necessidades energéticas de um mundo cada vez mais digital.
À medida que os computadores consomem cada vez mais energia, os cientistas recorrem a uma fonte improvável de inspiração para uma maior sustentabilidade: a humilde célula biológica. Essa abordagem, conhecida como biocomputação, pode reduzir o consumo de energia durante a computação.
Um artigo recente no The Conversation destaca este conceito, que aproveita os sistemas eficientes da própria natureza para resolver um dos desafios mais prementes da computação moderna. Com os centros de dados e os equipamentos domésticos a consumirem cerca de 3% da procura global de eletricidade, e a inteligência artificial preparada para aumentar ainda mais esse número, a necessidade de alternativas energeticamente eficientes nunca foi tão grande.
O conceito de biocomputação originou-se de um princípio proposto pelo cientista da IBM Rolf Landauer em 1961. O limite de Landauer afirma que o consumo mínimo de energia necessário para uma única tarefa computacional (como definir um bit para 0 ou 1) é de aproximadamente 10-²¹ Joules (J). Embora esse número possa parecer insignificante, torna-se significativo quando se consideram os bilhões de operações realizadas pelos computadores.
Em teoria, operar um computador no limite de Landauer tornaria irrelevantes o consumo de energia computacional e o gerenciamento térmico. Porém, há um grande problema: para atingir esse nível de eficiência, as operações devem ser infinitamente lentas. Na verdade, velocidades de computação mais rápidas levarão inevitavelmente ao aumento do consumo de energia.
Os processadores atuais funcionam a velocidades de clock de bilhões de ciclos por segundo e consomem aproximadamente 10-¹¹J por bit – aproximadamente 10 bilhões de vezes o limite de Landauer. Essa alta velocidade é o resultado de computadores trabalhando em série, realizando uma operação por vez.
Para resolver este enigma energético, os investigadores estão a explorar um design de computador fundamentalmente diferente, baseado num processamento massivamente paralelo. Essa abordagem sugere o uso de bilhões de processadores “tartaruga” mais lentos, cada um levando apenas um segundo para concluir uma tarefa, em vez de depender de um único processador “coelho” de alta velocidade. Em teoria, isso poderia permitir que os computadores operassem perto do limite de Landauer, com consumo de energia muito inferior ao dos sistemas atuais.
A biocomputação baseada na Web é uma implementação promissora desta ideia, aproveitando o poder das proteínas motoras biológicas – as máquinas em nanoescala da própria natureza. O sistema envolve a codificação de tarefas computacionais em canais de labirinto nanofabricados, normalmente feitos de padrões de polímeros depositados em pastilhas de silício. Filamentos biológicos impulsionados por proteínas motoras exploram todos os caminhos possíveis no labirinto simultaneamente.
Cada filamento biológico, com apenas alguns nanômetros de diâmetro e cerca de um mícron de comprimento, codifica informações através de sua posição espacial no labirinto, tornando-se um “computador” independente. Esta estrutura é particularmente adequada para resolver problemas combinatórios que exigem muito do poder computacional de computadores seriais.
Experimentos mostraram que este computador biológico requer de 1.000 a 10.000 vezes menos energia por cálculo do que um processador eletrônico. Esta eficiência decorre das propriedades evoluídas das proteínas motoras biológicas, que utilizam apenas a energia necessária para realizar tarefas à velocidade exigida - normalmente algumas centenas de passos por segundo, um milhão de vezes mais lento que um transístor.
Recentemente, foram feitos progressos significativos nesta área. Heiner Linke, professor de nanofísica na Universidade de Lund e autor do artigo Diálogo, também foi coautor de um artigo de 2023 demonstrando a possibilidade de operar computadores perto do limite de Landauer. Este avanço nos aproxima da realização do potencial da computação de consumo ultrabaixo de energia.
Embora o conceito de biocomputação seja promissor, permanecem desafios na expansão destes sistemas para competir com computadores eletrónicos em termos de velocidade e poder computacional. Os pesquisadores devem superar vários obstáculos, como controlar com precisão os biofilamentos, reduzir as taxas de erro e integrar esses sistemas à tecnologia atual.
Se esses obstáculos puderem ser superados, os processadores resultantes poderão resolver certos tipos de problemas de computação desafiadores com custos de energia drasticamente reduzidos. Esta descoberta poderá ter implicações profundas para o futuro da computação e o seu impacto no ambiente.
Como outra abordagem, os investigadores também estão a explorar a computação neuromórfica, que tenta simular a arquitetura altamente interligada do cérebro humano. Embora os elementos físicos básicos do cérebro possam não ser inerentemente mais eficientes em termos energéticos do que os transístores, a sua estrutura e funcionamento únicos oferecem possibilidades fascinantes para uma computação energeticamente eficiente.