Pesquisadores da Universidade da Califórnia em Santa Bárbara e da Universidade Northeastern, em colaboração com a TSMC, desenvolveram um novo componente de computador que promete aumentar significativamente a eficiência da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. A tecnologia é baseada em "bits probabilísticos" (p-bits), cujos valores flutuam naturalmente entre 0 e 1, diferentemente dos bits digitais tradicionais que possuem valores fixos. Os p-bits podem explorar eficientemente múltiplas possibilidades, apresentando vantagens significativas na resolução de problemas de otimização e inferência. Os resultados da pesquisa foram apresentados na 71ª Conferência Internacional de Dispositivos Eletrônicos do IEEE (IEDM 2025).
Anteriormente, a maioria dos projetos de p-bits dependia de componentes eletrônicos analógicos, como conversores digital-analógico (DAC), para controlar a frequência de saída. No entanto, os DACs são grandes, consomem muita energia e são caros, o que limita sua escalabilidade. Este novo estudo alcançou um avanço ao desenvolver um projeto de p-bit totalmente digital que não requer DAC. Shunsuke Fukami da Universidade Northeastern afirmou: "A dependência de sinais analógicos tem sido um obstáculo. Descobrimos um método digital que permite ajustar o comportamento do p-bit sem a necessidade de circuitos analógicos volumosos."
A equipe de pesquisa utilizou um pequeno dispositivo eletrônico chamado junção de túnel magnético (MTJ), que pode alternar aleatoriamente entre dois estados. Ao alimentar um fluxo de bits aleatório de 50/50 em um circuito digital simples, esse circuito pode controlar a combinação dos sinais, permitindo ajustar suavemente a probabilidade da saída ser 0 ou 1. Além disso, esse circuito digital também pode compensar as variações aleatórias entre dispositivos, lidando com a não uniformidade de fabricação, superando assim dois grandes obstáculos da computação probabilística baseada em hardware. O sistema pode atualizar seu estado interno de forma auto-organizada, permitindo que muitos p-bits trabalhem em paralelo sem um controlador central; o projeto também permite um mecanismo de "recozimento no chip", que reduz o espaço de solução alterando as configurações de temporização.
Este novo projeto requer muito menos área e consumo de energia do que outras soluções e é compatível com os processos modernos de fabricação de semicondutores. Os pesquisadores preveem que esse resultado tornará a computação probabilística prática para aplicações em inteligência artificial, logística, descoberta científica e futuros sistemas de computação.
