Computação magnética supera lógica booleana em milhares de vezes

Com informações da NSF -  05/11/2015

Ilustração da estrutura de um coprocessador magnético que poderia resolver problemas de otimização milhares de vezes mais rapidamente do que os processadores atuais.[Imagem: Ryan Wakefield]

Computação não-booleana

Pesquisadores da Universidade do Sul da Flórida, nos EUA, propuseram uma nova forma de computação não-booleana, que usa nanomagnetos circulares para resolver problemas de otimização quadrática em uma velocidade que é várias ordens de grandeza mais rápida do que a alcançável por um computador convencional.

Sanjukta Bhanja e seus colegas demonstraram como aproveitar a natureza de minimização de energia dos sistemas nanomagnéticos para resolver os problemas de otimização quadrática que surgem em aplicações de visão de computador, que são computacionalmente muito intensivos.

Apesar de focarem nessa aplicação específica, o arcabouço teórico que eles traçaram teria aplicabilidade em uma vasta gama de domínios, dos simuladores computacionais à busca de padrões de comportamento nas mídias sociais, da previsão do tempo e da criptografia às biociências.

Nanomagnetos

Os nanomagnetos têm sido usados extensivamente como bits para o armazenamento de dados e como memórias de computador.

Mas o campo de nanomagnetismo passou a atrair uma atenção crescente a partir da descoberta dos skyrmions, pequenos vórtices magnéticos que rapidamente se transformaram em um novo tipo de memória digital, podendoguardar até 4 bits cada um.

Em escala de laboratório, hoje já é possível manipular o tamanho, a forma, o espaçamento, a orientação e a composição dessas estruturas magnéticas em escalas abaixo dos 100 nanômetros.

Isto encorajou também a busca por formas de usar os nanomagnetos em paradigmas computacionais não convencionais - ou seja, para usá-los não apenas como memórias, mas também para cálculos.

Coprocessador magnético

[Imagem: Sanjukta Bhanja et al. - 10.1038/nnano.2015.245]

Explorando os estados de magnetização de discos nanomagnéticos como representações de estado de um vórtice e um domínio único, Bhanja e seus colegas criaram um arcabouço que permite lidar com o vórtice e com o domínio único em uma estrutura unificada, desenvolvendo uma hamiltoniana magnética que é quadrática por natureza.

Na simulação, esse sistema computacional magnético consegue identificar as principais características de uma imagem com mais de 85% de precisão.

Segundo a modelagem da equipe, esta forma de computação magnética pode ser, em média, 1.528 vezes mais rápida do que o IBM ILOG CPLEX (um software otimizador padrão da indústria) com matrizes de afinidade esparsas (quatro vizinhos), e 468 vezes mais rápida com matrizes de afinidade mais densas (oito vizinhos).

Segundo os pesquisadores, os resultados mostram o potencial deste método alternativo de computação, que poderia ser utilizado para desenvolver um coprocessador magnético que poderia resolver problemas complexos em menos ciclos de clock do que os processadores tradicionais.

Com o campo de pesquisas com os vórtices magnéticos fervilhando, agora é esperar que outros grupos projetem formas de implementar na prática o sistema idealizado pela equipe.

Bibliografia:

Non-Boolean computing with nanomagnets for computer vision applications
Sanjukta Bhanja, D. K. Karunaratne, Ravi Panchumarthy, Srinath Rajaram, Sudeep Sarkar
Nature Nanotechnology
Vol.: Published online
DOI: 10.1038/nnano.2015.245