Dois aparamentos de MIT desenvolveram estruturas de sil\u00edcio capazes de realizar c\u00e1lculos usando calor residual em vez de eletricidade. O laborat\u00f3rio afirma que esse m\u00e9todo pode tornar a computa\u00e7\u00e3o mais eficiente energeticamente, especialmente em sensores t\u00e9rmicos e processamento de sinais.<\/p>\n
As estruturas, do tamanho de part\u00edculas de poeira, utilizam o calor gerado pelo pr\u00f3prio dispositivo como dado de entrada. A dissipa\u00e7\u00e3o e a distribui\u00e7\u00e3o t\u00e9rmica formam o c\u00e1lculo, e a sa\u00edda \u00e9 medida pela pot\u00eancia em um extremo, mantido a uma temperatura fixa. Em testes, registraram precis\u00e3o superior a 99% em multiplica\u00e7\u00e3o de matrizes simples.<\/p>\n
Por meio de um sistema de design inverso, o software define a funcionalidade desejada e cria a geometria \u00f3tima para ating\u00ed-la. O resultado s\u00e3o redes de sil\u00edcio com poros, que conduzem o calor de maneira espec\u00edfica para processar opera\u00e7\u00f5es anal\u00f3gicas, sem bits digitais.<\/p>\n
Essa abordagem enfrenta o desafio de coeficientes negativos, j\u00e1 que o calor flui apenas de quente para frio. A equipe resolveu ao dividir a matriz-alvo em componentes positivos e negativos, codificando-os em estruturas separadas e subtraindo os resultados. A espessura das estruturas tamb\u00e9m \u00e9 ajust\u00e1vel para ampliar o conjunto de matrizes.<\/p>\n
Os pesquisadores testaram matrizes de duas a tr\u00eas colunas em simula\u00e7\u00f5es e obtiveram precis\u00e3o alta, suficiente para aplica\u00e7\u00f5es como detec\u00e7\u00e3o de fontes de calor e diagn\u00f3stico em microeletr\u00f4nica. No entanto, ampliar para modelos de deep learning exigiria tiling de milh\u00f5es de estruturas e maior largura de banda.<\/p>\n
Apesar disso, a tecnologia pode ser aplicada diretamente em gest\u00e3o t\u00e9rmica e detec\u00e7\u00e3o de gradientes de temperatura, evitando sensores extensivos em chips. Segundo Giuseppe Romano, pesquisador do MIT e coautor, a ideia \u00e9 usar o calor como informa\u00e7\u00e3o, abrindo caminho para novas formas de computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Os autores pretendem desenvolver estruturas capazes de opera\u00e7\u00f5es sequenciais, com sa\u00edda de uma etapa virando entrada para a seguinte. Tamb\u00e9m buscam tornar as estruturas program\u00e1veis, para codificar diferentes matrizes sem redesenho completo a cada uso.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"