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Quando a Segunda Guerra Mundial terminou, em 1945, os primeiroscomputadores começaram a ser usados comercialmente. O ENIAC, primeirocomputador lançado, funcionava com válvulas colocadas em quadros interligadose não dispunha de uma CPU, por isso tinha que ser programado manualmentecada vez que fosse executar uma nova tarefa: cabos e chaves deveriam serreposicionados até que um novo programa fosse carregado. Na prática, todaa programação era feita dessa forma e só depois o computador processava asinformações recebidas pela programação (ARRUDA, 2011)

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Quando a Segunda Guerra Mundial terminou, em 1945, os primeiroscomputadores começaram a ser usados comercialmente. O ENIAC, primeirocomputador lançado, funcionava com válvulas colocadas em quadros interligadose não dispunha de uma CPU, por isso tinha que ser programado manualmentecada vez que fosse executar uma nova tarefa: cabos e chaves deveriam serreposicionados até que um novo programa fosse carregado. Na prática, todaa programação era feita dessa forma e só depois o computador processava asinformações recebidas pela programação (ARRUDA, 2011)

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Um pouco depois desse período, John von Neumann introduziu a ideia deuma unidade central de processamento em um projeto de computador chamadoEDVAC, que ficou em operação entre 1949 e 1961. A arquitetura descrita e utilizadana CPU desse computador, que permitia o armazenamento de dados e programasna mesma unidade de memória através de seus endereçamentos, deu origem aosprimeiros processadores da forma como os conhecemos hoje em dia (SOUZAFILHO; ALEXANDRE, 2014).Entre as décadas de 1960 e 1970 surgiram as CPUs, desenvolvidas em circuitosintegrados, um único chip de silício, que traziam as instruções observadas pelaarquitetura de von Neumann (SOUZA FILHO; ALEXANDRE, 2014). Após esse período,o mundo viu surgir os microcomputadores, dotados de processadores cada vezmais rápidos, que ganharam cada vez mais espaço e hoje são indispensáveis(ARRUDA, 2011). Essa tecnologia evoluiu rapidamente e em poucas décadas tomou proporções nunca antes imaginadas. 

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Um pouco depois desse período, John von Neumann introduziu a ideia deuma unidade central de processamento em um projeto de computador chamadoEDVAC, que ficou em operação entre 1949 e 1961. A arquitetura descrita e utilizadana CPU desse computador, que permitia o armazenamento de dados e programasna mesma unidade de memória através de seus endereçamentos, deu origem aosprimeiros processadores da forma como os conhecemos hoje em dia (SOUZAFILHO; ALEXANDRE, 2014).Entre as décadas de 1960 e 1970 surgiram as CPUs, desenvolvidas em circuitosintegrados, um único chip de silício, que traziam as instruções observadas pelaarquitetura de von Neumann (SOUZA FILHO; ALEXANDRE, 2014). Após esse período,o mundo viu surgir os microcomputadores, dotados de processadores cada vezmais rápidos, que ganharam cada vez mais espaço e hoje são indispensáveis(ARRUDA, 2011). Essa tecnologia evoluiu rapidamente e em poucas décadas tomou proporções nunca antes imaginadas. 

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Um microprocessador criado pela Intel, o 4004, lançado em 1971, foidesenvolvido para o uso em calculadoras, trazia um clock máximo de 740 KHz(quilohertz) e podia calcular até 92.000 operações por segundo. Este pode serconsiderado o primeiro processador aplicado a processar informações queutilizava a arquitetura de uma CPU (ARRUDA, 2011).

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Um microprocessador criado pela Intel, o 4004, lançado em 1971, foidesenvolvido para o uso em calculadoras, trazia um clock máximo de 740 KHz(quilohertz) e podia calcular até 92.000 operações por segundo. Este pode serconsiderado o primeiro processador aplicado a processar informações queutilizava a arquitetura de uma CPU (ARRUDA, 2011).

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Já em meados da década de 1970 surgiu o processador que marcou o iníciodos computadores como os conhecemos hoje, ou seja, os microcomputadores dalinha PC (Personal Computer). O processador Intel 8086 foi lançado e trazia umatecnologia de processamento de 8 bits. Em 1970, foi lançado o processador 8088,que possuía barramento externo de 8 bits, com registradores de 16 bits e esse chipfoi utilizado no IBM PC original. Pode-se dizer que essa foi a primeira geração dosmicrocomputadores PC (ARRUDA, 2011). A quantidade de bits de um processadorrepresenta a quantidade de informação que pode ser processada de cada vez,porém, a velocidade do processamento da informação se dá de acordo com avelocidade que o processador funciona em medida de Hertz, nos computadoresatuais na casa dos Gigahertz (TANENBAUM, 2006).

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Já em meados da década de 1970 surgiu o processador que marcou o iníciodos computadores como os conhecemos hoje, ou seja, os microcomputadores dalinha PC (Personal Computer). O processador Intel 8086 foi lançado e trazia umatecnologia de processamento de 8 bits. Em 1970, foi lançado o processador 8088,que possuía barramento externo de 8 bits, com registradores de 16 bits e esse chipfoi utilizado no IBM PC original. Pode-se dizer que essa foi a primeira geração dosmicrocomputadores PC (ARRUDA, 2011). A quantidade de bits de um processadorrepresenta a quantidade de informação que pode ser processada de cada vez,porém, a velocidade do processamento da informação se dá de acordo com avelocidade que o processador funciona em medida de Hertz, nos computadoresatuais na casa dos Gigahertz (TANENBAUM, 2006).

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A geração seguinte de processadores dobrou a capacidade de processamento,ou seja, os computadores dessa geração funcionavam com 32 bits. Esta arquiteturafoi usada por um número muito grande de modelos de microcomputadores,sendo chamada de x86 de 32 bits; x86 porque foram sempre uma evolução doprocessador 8086 inicial e deram vida a processadores conhecidos, como o 286,386, 486, Pentium I, II, III e IV, Pentium Celeron e outros. Também, podemos dizerque os processadores atuais são o resultado da evolução desses processadores 

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A geração seguinte de processadores dobrou a capacidade de processamento,ou seja, os computadores dessa geração funcionavam com 32 bits. Esta arquiteturafoi usada por um número muito grande de modelos de microcomputadores,sendo chamada de x86 de 32 bits; x86 porque foram sempre uma evolução doprocessador 8086 inicial e deram vida a processadores conhecidos, como o 286,386, 486, Pentium I, II, III e IV, Pentium Celeron e outros. Também, podemos dizerque os processadores atuais são o resultado da evolução desses processadores 

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No final da década de 1990 e começo dos anos 2000, os processadores de32 bits tinham a capacidade de endereçamento de memória de, no máximo, 4GB de memória RAM. Esta capacidade é determinada pelo número de bits doprocessador e quantos endereços podem ser conseguidos com esses bits. No casode 32 bits, conseguimos um pouco mais de 4 bilhões de endereços, representadospor 4 GB. Novas tecnologias estavam sendo lançadas com mais capacidade deprocessamento, o que levou a uma evolução natural para processadores de 64bits, nos quais podem ser gerenciados, aproximadamente, 16 PB (petabytes) deendereços de memória possíveis. (VELLOSO, 2011

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No final da década de 1990 e começo dos anos 2000, os processadores de32 bits tinham a capacidade de endereçamento de memória de, no máximo, 4GB de memória RAM. Esta capacidade é determinada pelo número de bits doprocessador e quantos endereços podem ser conseguidos com esses bits. No casode 32 bits, conseguimos um pouco mais de 4 bilhões de endereços, representadospor 4 GB. Novas tecnologias estavam sendo lançadas com mais capacidade deprocessamento, o que levou a uma evolução natural para processadores de 64bits, nos quais podem ser gerenciados, aproximadamente, 16 PB (petabytes) deendereços de memória possíveis. (VELLOSO, 2011

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A empresa AMD foi pioneira e lançou um processador de 64 bits quefuncionava muito melhor do que as soluções apresentadas até então pelo seumaior concorrente, a Intel, que tinha uma grande vantagem sobre a tecnologia de32 bits. O modelo da AMD foi adotado como modelo para a arquitetura de 64 bits,resultado de um acordo feito entre esses dois fabricantes, AMD e Intel, pelo qual aFundamentos de sistemas computacionaisU137AMD licenciou a tecnologia de 64 bits para uso da Intel e, em contrapartida, a Intellicenciou a tecnologia de 32 bits para a AMD, o que contribuiu para que ambasdominassem juntas o mercado desse período. Um modelo que marcou a tecnologiade 64 bits foi o processador ATHLON 64 da AMD, líder nos microcomputadores daépoca (ARRUDA, 2011).

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A empresa AMD foi pioneira e lançou um processador de 64 bits quefuncionava muito melhor do que as soluções apresentadas até então pelo seumaior concorrente, a Intel, que tinha uma grande vantagem sobre a tecnologia de32 bits. O modelo da AMD foi adotado como modelo para a arquitetura de 64 bits,resultado de um acordo feito entre esses dois fabricantes, AMD e Intel, pelo qual aFundamentos de sistemas computacionaisU137AMD licenciou a tecnologia de 64 bits para uso da Intel e, em contrapartida, a Intellicenciou a tecnologia de 32 bits para a AMD, o que contribuiu para que ambasdominassem juntas o mercado desse período. Um modelo que marcou a tecnologiade 64 bits foi o processador ATHLON 64 da AMD, líder nos microcomputadores daépoca (ARRUDA, 2011).

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Podemos verificar que os processadores modernos tiveram gerações distintas, como:- A família x86 de 16 bits.- Processadores de 32 bits.- Processadores de 64 bits.- Processadores Multicore.- Intel Core.

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Podemos verificar que os processadores modernos tiveram gerações distintas, como:- A família x86 de 16 bits.- Processadores de 32 bits.- Processadores de 64 bits.- Processadores Multicore.- Intel Core.

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Lógica sobre memória   Um engenheiro brasileiro, atualmente trabalhando na Suíça, liderou uma equipe que desenvolveu um processador de computador que combina duas funções - operações lógicas e armazenamento de dados - em uma única arquitetura.É um grande avanço para a eletrônica e para a informática, uma vez que a união de computação e armazenamento no mesmo chip - também conhecida como "arquitetura lógica-sobre-memória" - dispensa a troca de dados entre processador e memória, tornando os computadores mais rápidos e com menor consumo de eletricidade.Essa junção também era longamente esperada por seu potencial impacto no processamento de algoritmos de inteligência artificial.O avanço histórico foi liderado por Guilherme Migliato Marega, engenheiro eletricista formado pela USP (Universidade de São Paulo), que atualmente trabalha na Escola Politécnica Federal de Lausanne.

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Lógica sobre memória   Um engenheiro brasileiro, atualmente trabalhando na Suíça, liderou uma equipe que desenvolveu um processador de computador que combina duas funções - operações lógicas e armazenamento de dados - em uma única arquitetura.É um grande avanço para a eletrônica e para a informática, uma vez que a união de computação e armazenamento no mesmo chip - também conhecida como "arquitetura lógica-sobre-memória" - dispensa a troca de dados entre processador e memória, tornando os computadores mais rápidos e com menor consumo de eletricidade.Essa junção também era longamente esperada por seu potencial impacto no processamento de algoritmos de inteligência artificial.O avanço histórico foi liderado por Guilherme Migliato Marega, engenheiro eletricista formado pela USP (Universidade de São Paulo), que atualmente trabalha na Escola Politécnica Federal de Lausanne.

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Parametron    Pesquisadores da Universidade Nacional de Yokohama, no Japão, desenvolveram um microprocessador usando componentes supercondutores, que se mostraram cerca de 80 vezes mais eficientes em termos de energia do que os componentes semicondutores de última geração usados nos microprocessadores mais modernos. O parametron, um elemento de circuito lógico inventado por Eiichi Goto, em 1954, é essencialmente um circuito ressonante com um elemento reativo não-linear que oscila na metade da frequência de acionamento - essa oscilação pode representar um dígito binário pela escolha entre duas fases, deslocadas em 180 graus uma da outra. Os parametrons foram usados nos primeiros computadores japoneses, mas foram abandonados com o desenvolvimento do transístor.Já um parametron de fluxo quântico é uma implementação do circuito usando junções Josephson, um arranjo no qual uma corrente elétrica flui indefinidamente - uma supercorrente - sem a necessidade da aplicação de uma tensão. O termo adiabático refere-se ao fato de que o circuito não troca calor com seu entorno.

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Parametron    Pesquisadores da Universidade Nacional de Yokohama, no Japão, desenvolveram um microprocessador usando componentes supercondutores, que se mostraram cerca de 80 vezes mais eficientes em termos de energia do que os componentes semicondutores de última geração usados nos microprocessadores mais modernos. O parametron, um elemento de circuito lógico inventado por Eiichi Goto, em 1954, é essencialmente um circuito ressonante com um elemento reativo não-linear que oscila na metade da frequência de acionamento - essa oscilação pode representar um dígito binário pela escolha entre duas fases, deslocadas em 180 graus uma da outra. Os parametrons foram usados nos primeiros computadores japoneses, mas foram abandonados com o desenvolvimento do transístor.Já um parametron de fluxo quântico é uma implementação do circuito usando junções Josephson, um arranjo no qual uma corrente elétrica flui indefinidamente - uma supercorrente - sem a necessidade da aplicação de uma tensão. O termo adiabático refere-se ao fato de que o circuito não troca calor com seu entorno.

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Processador supercondutor   Ayala então usou essas junções Josephson supercondutoras para criar circuitos parametron, que por sua vez serviram como blocos de construção para um microprocessador de alto desempenho e que roda com um gasto mínimo de energia."Queríamos provar que o AQFP [parametron de fluxo quântico adiabático] é capaz de realizar computação de alta velocidade com eficiência energética e fizemos isso desenvolvendo e demonstrando com sucesso um microprocessador AQFP protótipo de 4 bits chamado MANA (Arquitetura Integrada Monolítica Adiabática), o primeiro microprocessador supercondutor adiabático do mundo," disse Ayala.    Os testes mostraram que o processador supercondutor é versátil, podendo ser usado em funções de processamento e de armazenamento de dados."Também mostramos em um chip separado que a parte de processamento de dados do microprocessador pode operar até uma frequência de clock de 2,5 GHz, o que o torna comparável às tecnologias de computação atuais. Esperamos inclusive um aumento para 5 a 10 GHz à medida que fazemos melhorias em nossa metodologia de projeto e configuração experimental," acrescentou Ayala.  

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Processador supercondutor   Ayala então usou essas junções Josephson supercondutoras para criar circuitos parametron, que por sua vez serviram como blocos de construção para um microprocessador de alto desempenho e que roda com um gasto mínimo de energia."Queríamos provar que o AQFP [parametron de fluxo quântico adiabático] é capaz de realizar computação de alta velocidade com eficiência energética e fizemos isso desenvolvendo e demonstrando com sucesso um microprocessador AQFP protótipo de 4 bits chamado MANA (Arquitetura Integrada Monolítica Adiabática), o primeiro microprocessador supercondutor adiabático do mundo," disse Ayala.    Os testes mostraram que o processador supercondutor é versátil, podendo ser usado em funções de processamento e de armazenamento de dados."Também mostramos em um chip separado que a parte de processamento de dados do microprocessador pode operar até uma frequência de clock de 2,5 GHz, o que o torna comparável às tecnologias de computação atuais. Esperamos inclusive um aumento para 5 a 10 GHz à medida que fazemos melhorias em nossa metodologia de projeto e configuração experimental," acrescentou Ayala.  

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Micrografia do componente (quadro à esquerda) e ilustração do seu funcionamento.

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Inteligência artificial em hardware  As redes neurais estão entre as ferramentas mais importantes na inteligência artificial, imitando o funcionamento do cérebro para identificar padrões, reconhecer textos, imagens, vozes etc.Hoje, essas redes rodam em processadores tradicionais na forma de software adaptável, mas a grande expectativa é que essas sinapses artificiais possam ser reconstruídas em componentes de hardware, permitindo chegar aos tão esperados processadores neuromórficos.Agora, pesquisadores alemães acabam de demonstrar um novo conceito para a construção desses componentes, um conceito que tira proveito dos avanços da spintrônica, dispensando a passagem de uma corrente elétrica, como ainda é necessário para os memoristores, os candidatos a neurônios artificiais mais conhecidos.O componente consiste em um minúsculo disco do material magnético ferro-níquel, circundado por um anel muito fino de ouro, tudo com um diâmetro de apenas alguns micrômetros. Quando uma corrente alternada na faixa dos gigahertz flui através do componente, ele emite micro-ondas que energizam as chamadas ondas de spin no disco."Os elétrons no ferro-níquel apresentam um spin, uma espécie de redemoinho local, muito parecido com um pião," explica o professor Helmut Schultheiss, do Centro Helmholtz, na Alemanha. "Usamos os impulsos de micro-ondas para tirar a parte superior do elétron ligeiramente fora do curso."Os elétrons então passam esse distúrbio para seus vizinhos, o que faz com que uma onda de spin se espalhe pelo componente. As informações podem ser transportadas com alta eficiência dessa maneira, sem a necessidade de mover os próprios elétrons, que é o que ocorre nos chips de computador atuais. Além de mais rápido, o processador não esquenta porque, sem corrente, há menos dissipação de calor.

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Inteligência artificial em hardware  As redes neurais estão entre as ferramentas mais importantes na inteligência artificial, imitando o funcionamento do cérebro para identificar padrões, reconhecer textos, imagens, vozes etc.Hoje, essas redes rodam em processadores tradicionais na forma de software adaptável, mas a grande expectativa é que essas sinapses artificiais possam ser reconstruídas em componentes de hardware, permitindo chegar aos tão esperados processadores neuromórficos.Agora, pesquisadores alemães acabam de demonstrar um novo conceito para a construção desses componentes, um conceito que tira proveito dos avanços da spintrônica, dispensando a passagem de uma corrente elétrica, como ainda é necessário para os memoristores, os candidatos a neurônios artificiais mais conhecidos.O componente consiste em um minúsculo disco do material magnético ferro-níquel, circundado por um anel muito fino de ouro, tudo com um diâmetro de apenas alguns micrômetros. Quando uma corrente alternada na faixa dos gigahertz flui através do componente, ele emite micro-ondas que energizam as chamadas ondas de spin no disco."Os elétrons no ferro-níquel apresentam um spin, uma espécie de redemoinho local, muito parecido com um pião," explica o professor Helmut Schultheiss, do Centro Helmholtz, na Alemanha. "Usamos os impulsos de micro-ondas para tirar a parte superior do elétron ligeiramente fora do curso."Os elétrons então passam esse distúrbio para seus vizinhos, o que faz com que uma onda de spin se espalhe pelo componente. As informações podem ser transportadas com alta eficiência dessa maneira, sem a necessidade de mover os próprios elétrons, que é o que ocorre nos chips de computador atuais. Além de mais rápido, o processador não esquenta porque, sem corrente, há menos dissipação de calor.

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Limiar de estímulo

Enquanto esse mecanismo é suficiente para guardar dados, seu uso em um componente que imita os neurônios se baseia em um outro efeito não-linear apresentado pelo conjunto: Selecionando a energia correta do feixe de micro-ondas que energiza o vórtice magnético é possível fazer a onda de spin se dividir em duas, cada uma com uma frequência menor.

Isso torna as ondas de spin candidatas promissoras a neurônios artificiais porque há um paralelo surpreendente com o funcionamento do cérebro: Os neurônios também disparam apenas quando um certo limite de estímulo é ultrapassado.

"A próxima coisa que queremos fazer é construir uma pequena rede com nossos neurônios de ondas de spin," anunciou Schultheiss. "Esta rede neuromórfica deve, então, realizar tarefas simples, como reconhecer padrões."

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O reconhecimento de padrões é uma das principais aplicações da inteligência artificial. O reconhecimento facial em um celular, por exemplo, dispensa a senha, mas exige que uma rede neural seja treinada com antecedência, o que envolve grande poder de computação e grandes quantidades de dados. Os fabricantes transferem essa rede para um chip especial, que é integrado ao celular. Mas o sistema tem várias fraquezas, sobretudo o fato de não ser adaptável - tente fazer-se reconhecer usando uma máscara facial e você verá o resultado.Um processador neuromórfico, por outro lado, também poderia lidar com situações como esta porque seus componentes não são conectados fisicamente em um circuito definitivo, funcionando como as células nervosas no cérebro. "Por causa disso, um computador neuromórfico pode processar grandes volumes de dados de uma só vez, assim como um ser humano - e com muita eficiência energética," afirmou Schultheiss.

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O reconhecimento de padrões é uma das principais aplicações da inteligência artificial. O reconhecimento facial em um celular, por exemplo, dispensa a senha, mas exige que uma rede neural seja treinada com antecedência, o que envolve grande poder de computação e grandes quantidades de dados. Os fabricantes transferem essa rede para um chip especial, que é integrado ao celular. Mas o sistema tem várias fraquezas, sobretudo o fato de não ser adaptável - tente fazer-se reconhecer usando uma máscara facial e você verá o resultado.Um processador neuromórfico, por outro lado, também poderia lidar com situações como esta porque seus componentes não são conectados fisicamente em um circuito definitivo, funcionando como as células nervosas no cérebro. "Por causa disso, um computador neuromórfico pode processar grandes volumes de dados de uma só vez, assim como um ser humano - e com muita eficiência energética," afirmou Schultheiss.

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Circuito de memoristores de eletrodos cruzados fabricados por processo de litografia óptica (esquerda). Cada um dos circuitos (exemplo à direita) permite resolv

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Acelerador computacional

Uma equipe da Escola Politécnica de Milão, na Itália, desenvolveu um circuito eletrônico capaz de resolver um sistema de equações lineares em uma única operação.

E tudo é feito na escala de tempo de nanossegundos, o mesmo tempo que leva para apenas gravar um dado na memória de um computador eletrônico.

O desempenho desse circuito mostrou-se superior não apenas aos computadores digitais atuais, mas também dá indícios de superar a velocidade que se espera dos computadores quânticos.

Com isto, Zhong Sun e seus colegas afirmam que sua plataforma neuroinspirada permitirá desenvolver uma nova geração de aceleradores para computação capaz de revolucionar áreas intensivas em cálculos, como a inteligência artificial.

Solução de equações lineares

O novo circuito, construído com memoristores, as unidades básicas da computação neuromórfica - que imita o cérebro -, resolve sistemas de equações lineares (Ax = b) usando a técnica de computação na memória, ou seja, sem precisar que os dados circulem da memória para o processador e vice-versa.

Resolver um sistema de equações lineares significa encontrar o vetor desconhecido x que satisfaça a equação Ax = b, onde A é uma matriz de coeficientes e b é um vetor conhecido. Para resolver este problema, um computador convencional executa um algoritmo que realiza várias operações em cada iteração, o que consome tempo e energia consideráveis.

No processador neuromórfico, os coeficientes da matriz A são armazenados nos memristores, componentes capazes de armazenar valores analógicos. Assim, uma matriz de memristores pode fisicamente mapear uma matriz de coeficientes A dentro do próprio circuito, acelerando fortemente a computação.

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Solução instantâneaO circuito de memristores foi testado e validado em um amplo conjunto de problemas algébricos, incluindo o ranqueamento de sites da internet e a solução de equações diferenciais complicadas, como a equação de Schrodinger para o cálculo da função de onda quântica de um elétron - todos esses problemas foram resolvidos em uma única operação.

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Solução instantâneaO circuito de memristores foi testado e validado em um amplo conjunto de problemas algébricos, incluindo o ranqueamento de sites da internet e a solução de equações diferenciais complicadas, como a equação de Schrodinger para o cálculo da função de onda quântica de um elétron - todos esses problemas foram resolvidos em uma única operação.

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Esquema do transístor neuromórfico, que funciona como uma sinapse artificial.

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Sinapse transistorizada

Parece realmente estar se formando uma massa crítica que nos permitirá passar da computação eletrônica tradicional para a computação neuromórfica, na qual os processadores funcionam de forma mais parecida com o cérebro humano.

Depois de avanços importantes no campo dos já tradicionais memoristores e do surgimento de um capacitor com memória analógica, agora foi fabricado o primeiro transístor capaz de também funcionar como uma sinapse artificial.

Jennifer Gerasimov, da Universidade Linkoping, na Suécia, construiu o transístor neuromórfico usando materiais orgânicos - à base de carbono -, o que significa que os circuitos poderão ser fabricados por impressão em substratos finos e flexíveis.

Transístor neuromórfico

Um transístor normal funciona como uma "válvula" que amplifica ou amortece o sinal de saída, dependendo das características do sinal de entrada ou de um sinal de controle.

No transístor eletroquímico orgânico construído por Jennifer, o canal de passagem da corrente é feito de um plástico condutor eletropolimerizado. O canal pode ser formado, crescido ou encolhido, ou mesmo completamente eliminado, em tempo de operação, o que permite que a saída não seja simplesmente um sinal (1) ou um "não-sinal" (0), mas uma infinidade de valores entre dois extremos.

O transístor neuromórfico pode ser treinado para reagir a um certo estímulo, um determinado sinal de entrada, de modo que o canal do componente se torne mais condutor e o sinal de saída maior, ou vice-versa, criando uma conexão dinâmica entre uma entrada e uma saída.

A equipe demonstrou esse funcionamento incorporando o transístor em um circuito eletrônico que aprende como associar um certo estímulo a um determinado sinal de saída, da mesma forma que um cão aprende que o som de uma tigela de comida sendo preparada significa que o jantar está a caminho.

"É a primeira vez que a formação em tempo real de novos componentes eletrônicos é mostrada em dispositivos neuromórficos," disse o professor Simone Fabiano, cuja equipe havia desenvolvido recentemente um transístor que funciona com calor e um chip bioeletrônico que funciona dentro d'água.

Inteligência artificial em hardware

O transístor neuromórfico é um passo importante para o aprendizado de máquina em hardware, e ainda com a vantagem de usar eletrônica orgânica.

As redes neurais artificiais baseadas em software são usadas atualmente no que é conhecido como "aprendizado profundo". O software requer que os sinais sejam transmitidos entre um grande número de nós para simular uma única sinapse, o que consome um considerável poder computacional e, portanto, muita energia.

Com o transístor neuromórfico, uma sinapse pode ser reproduzida usando um único componente.

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"Imagine tentar resolver um cubo de Rubik que se reorganiza toda vez que você pisca. Isso é o que os hackers vão enfrentar com o Morpheus. Isso torna o computad

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Processador anti-hacker pára ataque antes que ele comece

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Processador anti-hacker pára ataque antes que ele comece

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Processador anti-hacker

O novo chip, batizado de Morpheus, bloqueia possíveis ataques de hackers criptografando e reorganizando aleatoriamente bits chave de seu próprio código e de seus dados 20 vezes por segundo.

Isso é infinitamente mais rápido do que um hacker humano consegue trabalhar e milhares de vezes mais rápido do que as mais rápidas técnicas de hacking eletrônico.

"A abordagem atual de eliminar erros de segurança um por um é um jogo perdido. As pessoas estão constantemente escrevendo código e, tão logo há um novo código, haverá novos bugs e vulnerabilidades de segurança. Com o Morpheus, mesmo que um hacker encontre um bug, a informação necessária para explorá-lo desaparece 50 milissegundos depois. É talvez a coisa mais próxima de um sistema seguro à prova do que surgir no futuro," disse o professor Todd Austin.

Agitação e semântica indefinida

Em vez de usar software para corrigir vulnerabilidades de códigos conforme elas são descobertas, o processador Morpheus inclui a segurança em seu hardware. A constante aleatorização dos recursos críticos do programa, em um processo chamado "churn" (agitação ou rotatividade), torna as vulnerabilidades virtualmente impossíveis de serem identificadas e exploradas.

Ainda assim, a rotatividade dos dados e sua aleatorização feita pelo processador são transparentes para os desenvolvedores de software e os usuários finais. Isso porque o mecanismo se baseia na aleatorização de bits de dados conhecidos como "semântica indefinida", que se refere aos recantos e fendas obscuras da arquitetura de computação - por exemplo, a localização, formato e conteúdo do código de um programa é uma semântica indefinida.

A semântica indefinida faz parte do maquinário mais básico de um processador. Os programadores legítimos geralmente não interagem com ela, mas os hackers podem fazer engenharia reversa para descobrir vulnerabilidades e iniciar um ataque.

A taxa de "agitações" do chip pode ser ajustada para cima ou para baixo para encontrar o equilíbrio certo entre maximizar a segurança e minimizar o consumo de recursos. O professor Austin conta que a taxa de aleatorização de uma vez a cada 50 milissegundos foi escolhida para o processador de demonstração porque é milhares de vezes mais rápida do que as mais rápidas técnicas de hacking eletrônico, enquanto reduz o desempenho apenas em cerca de 1%. A arquitetura também inclui um detector de ataque que procura ameaças pendentes e aumenta a taxa de aleatorização se perceber que um ataque é iminente.

O chip de demonstração é um processador RISC-V - um design de chip comum, de código aberto, usado frequentemente para pesquisa. A equipe já está tentando comercializar a tecnologia.