Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial (IA), seu consumo de energia tornou-se uma preocupação cada vez mais relevante. Para enfrentar esse desafio, a demanda do mercado por dispositivos de IA de baixo consumo e alta capacidade computacional continua a crescer. Recentemente, uma equipe de pesquisa do Instituto Nacional de Ciência de Materiais, da Universidade de Ciência de Tóquio e da Universidade de Kobe, no Japão, desenvolveu em conjunto um novo dispositivo de reservatório físico de íons que alcança desempenho computacional comparável ao de softwares de aprendizado profundo, reduzindo significativamente a carga computacional. Os resultados da pesquisa foram publicados na revista ACS Nano.

Reservatórios físicos são dispositivos de IA inspirados nos métodos de processamento de informações do cérebro, que atraem atenção por sua baixa carga computacional e baixo consumo de energia; no entanto, seu desempenho computacional geralmente ficava atrás do processamento de software. Esta equipe de pesquisa construiu um novo reservatório físico combinando grafeno, que possui alta mobilidade eletrônica e comportamento bipolar, com géis iônicos. Íons e elétrons no dispositivo interagem de maneiras complexas e em velocidades diferentes, permitindo que ele produza uma resposta com uma ampla gama de constantes de tempo para sinais de entrada.

Este projeto permitiu que o dispositivo de reservatório físico alcançasse um avanço significativo no desempenho computacional. Pesquisas mostram que ele não apenas atinge uma precisão computacional comparável à de softwares de aprendizado profundo, como também reduz com sucesso a carga computacional para cerca de um por cento do seu nível original. Esse avanço abre uma nova direção para o desenvolvimento de hardware de inteligência artificial (IA) com eficiência energética.