quinta-feira, 19 de março de 2020

Equinócio

Solstício e equinócio são fenômenos astronômicos relacionados com o movimento aparente do Sol e a inclinação da Terra.

equinócio é um fenômeno astronômico que marca o início da primavera e do outono.
Esse evento ocorre duas vezes por ano, na primavera e outono. Durante dois dias do ano, as noites e os dias terão quase a mesma duração, 12 horas.
O evento ocorre em consequência da inclinação no eixo da Terra que resulta na incidência da luz solar diretamente sobre a faixa intertropical durante alguns períodos do ano.
EquinócioPlaneta Terra e a incidência solar durante o equinócio
Como os dois hemisférios estarão postados igualmente perpendiculares em relação ao Sol, recebem a mesma quantidade e intensidade de luz solar. Essa é a explicação da duração de 12 horas, quase idêntica, para o dia e a noite.
Os equinócios variam de ano para ano, geralmente com seis horas de atraso entre cada equinócio, posto que a translação completa da Terra leva 365 dias e algumas horas. Por isso, a cada quatro anos, os equinócios se atrasam. Isso significa que, em alguns séculos, ele se adiantará um pouco.
A palavra equinócio é de origem latina e significa “noite igual” (“aequus" (igual) + “nox” (noite), "aequinoctiu").
Leia mais sobre o Planeta Terra

Equinócio de Outono e Equinócio de Primavera

As estações primavera e outono são marcadas pelo Equinócio. Este fenômeno ocorre no dia 20 de março, com o início da primavera no Hemisfério Norte e do outono no Hemisfério Sul.
Por sua vez, em 23 de setembro, com o início do outono no Hemisfério Norte e da primavera no Hemisfério Sul.
Nos equinócios de outono do Hemisfério Norte ocorrem os fenômenos da aurora boreal.
O início das estações de verão e inverno é determinado por outro evento astronômico, o solstício.

Equinócio x Solstício

Enquanto o equinócio marca o início do outono e da primavera, o solstício marca o início do verão e do inverno.
EquinócioRepresentação do Solstício e Equinócio
Ambos fenômenos astronômicos acontecem duas vezes por ano. Eles estão intimamente relacionados com a inclinação da Terra e a incidência solar que ela recebe durante tal estação do ano.
Isso porque os movimentos de rotação e a translação do planeta Terra determinarão a distribuição da luz solar nos hemisférios (norte e sul).
Veja tambémsolstício de verão.

Curiosidades sobre o equinócio

  • Durante os equinócios, o sol nasce exatamente no leste e se põe exatamente no oeste.
  • As luzes do equinócio de outono provocam alterações biológicas nos seres vivos, como estímulos à hibernação, queda de folhas nas árvores e o amadurecimento de vários frutos e vegetais.
  • O equinócio é celebrado em muitas culturas como o momento de equilíbrio entre as forças da luz e das trevas.
  • O equinócio da primavera está associado às festas de Páscoa na religião cristã.

segunda-feira, 24 de fevereiro de 2020

Capacitor



Disponível em: https://phet.colorado.edu/pt_BR/simulation/capacitor-lab-basics

Arrokoth reforça teoria alternativa sobre formação dos planetas

Com informações da BBC e AAAS - 14/02/2020
Arrokoth reforça teoria alternativa sobre formação dos planetas
O material que forma Arrokoth parece ter-se depositado suavemente para formar o planetesimal.
[Imagem: NASA/JHUAPL/SWRI/Roman Tkachenko]

Como os planetas se formam
Cientistas dizem ter "definitivamente" derrubado a teoria predominante sobre como os planetas do Sistema Solar se formaram.
A hipótese, a mais aceita pela comunidade científica até agora, previa que uma colisão violenta de matéria formaria aglomerados cada vez maiores, até que finalmente atingissem a dimensão planetária.
Porém, novos resultados apontam que esse processo pode ter sido menos intenso, com a matéria se aglomerando suavemente.
"Havia uma teoria predominante desde o final da década de 1960 de colisões violentas e uma teoria emergente mais recente, de acumulação suave. Uma agora caiu por terra, e a outra é a única que está de pé. Isso raramente acontece na ciência planetária," afirmou Alan Stern, da NASA.
Quais são os dados
Os novos dados vieram de um estudo detalhado de um objeto nos confins do Sistema Solar. Chamado Arrokoth, que está a mais de 6 bilhões de quilômetros do Sol, em uma região chamada Cinturão de Kuiper, sendo considerado um planetesimal, um bloco básico que, embora não tenha sido "usado", representa o que os cientistas acreditam ser um bloco fundamental de construção de um planeta.
Esse objeto, originalmente conhecido pelo seu nome de catálogo 2014 MU69, logo passou a se chamar Ultima Thule, mas foi rebatizado de Arrokoth há alguns meses. Ele ficou famoso há cerca de um ano, quando foi visitado pela sonda espacial New Horizons, a mesma que já havia visitado Plutão.
Os objetos do Cinturão de Kuiper permaneceram praticamente os mesmos desde a formação do Sistema Solar, há 6 bilhões de anos. Eles são, assim, como fósseis preservados desse passado distante.
Arrokoth reforça teoria alternativa sobre formação dos planetas
A teoria da aglomeração suave foi desenvolvida há 15 anos por Anders Johansen em uma simulação de computador.
[Imagem: Lund Observatory]
E foi esse fóssil planetário que deu aos astrônomos a primeira oportunidade de testar qual das duas teorias concorrentes sobre a formação planetária estava correta.
A análise não encontrou evidências de impactos violentos, como fraturas nem achatamentos, indicando que a matéria que formou Arrokoth entrou em contato suavemente.
"Isso é totalmente conclusivo," disse Stern. "O sobrevoo de Arrokoth nos permitiu verificar as duas teorias de uma vez."
Teoria da aglomeração suave
Apesar do entusiasmo do cientista, a observação de um único objeto pode não ser suficiente para derrubar ou comprovar uma teoria. A favor de seu argumento, por outro lado, está o fato de que a aglomeração suave agora possui um dado observacional, enquanto a teoria dos impactos continua só na teoria. Provavelmente o debate continuará até que novas observações possam melhorar o entendimento do processo.
A teoria da aglomeração suave foi desenvolvida há 15 anos pelo professor Anders Johansen, no Observatório Lund, na Suécia. A ideia surgiu a partir de simulações em computador.
Johansen disse que obter dados confirmando sua teoria "é um verdadeiro alívio". "Lembro-me de quando era estudante e estava muito nervoso com esses resultados, porque eram muito diferentes dos anteriores. Estava preocupado que houvesse uma falha no código da minha simulação ou que eu tivesse cometido um erro de cálculo," disse ele.
Bibliografia:

Artigo: The geology and geophysics of Kuiper Belt object (486958) Arrokoth
Autores: J. R. Spencer et al.
Revista: Science
Vol.: aay3999
DOI: 10.1126/science.aay3999
Fonte: Inovação Tecnológica

Vida em lugar improvável na Terra amplia alvos para procurar vidas alienígenas

Redação do Site Inovação Tecnológica - 21/02/2020
Vida em lugar improvável na Terra amplia alvos para procurar vidas alienígenas
Esta sequência de ampliações mostra desde as bolhas quase invisíveis a olho nu até os micro-habitats individuais.
[Imagem: Glen T. Snyder et al. - 10.1038/s41598-020-58723-y]

Vidas congeladas
Cientistas britânicos e japoneses, que estavam estudando o chamado "gelo inflamável" no Mar do Japão, fizeram uma descoberta surpreendente: Existe vida nas bolhas microscópicas de material combustível congelado.
Os micro-habitats são criados por micróbios dentro de pequenas bolhas de óleo e água encontradas nessas placas de gás e gelo.
Ou seja, nas profundezas dos oceanos da Terra, a vida prospera mesmo sob as temperaturas congelantes, a pressões extremamente altas e, aparentemente, usando apenas óleo pesado e água salgada como fonte de alimento.
E não se trata apenas de uma curiosidade biológica: Esta descoberta oferece uma pista importantíssima sobre o potencial de vida em outros planetas e luas do Sistema Solar.
Na lua Europa de Júpiter e Encélado de Saturno parecem existir grandes oceanos congelados de subsuperfície, e essa descoberta aqui na Terra amplia a expectativa de que possa haver algum tipo de vida por lá também, bem como em outros mundos, onde as condições hoje não são catalogadas como "habitáveis".
Vida em lugar improvável na Terra amplia alvos para procurar vidas alienígenas
(a) O gelo inflamável, como coletado no fundo do mar. (b) Detalhe de um dos testemunhos de sondagem. (c) Hidrato de metano depois de aquecido e centrifugado para análise, mostrando óleo em cima e os grânulos contendo os micro-habitats embaixo.
[Imagem: Glen T. Snyder et al. - 10.1038/s41598-020-58723-y]
Vida "alienígena" na Terra
As minúsculas bolhas estão espalhadas dentro de grandes placas de hidrato, conhecidas como "gelo inflamável" - ou hidrato de metano - que se formam quando o gelo retém o metano em sua estrutura molecular.
Tem havido grande interesse na exploração desse material como combustível, com o Japão e a China liderando essas pesquisas.
Glen Snyder e colegas de várias universidades japonesas e do Reino Unido estavam derretendo os hidratos para estudar o gás metano, quando notaram um pó incomum constituído por esferoides microscópicos dotados de núcleos escuros muito peculiares.
Técnicas analíticas permitiram constatar que os núcleos escuros consistem de óleo que estava sendo degradado nos microambientes formados dentro das bolhas do hidrato de metano.
"Sabe-se que o metano [presente] no hidrato de metano forma-se à medida que os micróbios degradam a matéria orgânica no fundo do mar. Mas o que nunca esperávamos descobrir era que os micróbios continuassem a crescer e produzir esses esferoides, durante todo o tempo em que ficaram isolados em pequenas bolsas escuras e frias de água salgada e óleo. Isso certamente muda tudo em relação aos lugares escuros e frios, e revela uma pista tentadora sobre a existência de vida em outros planetas," disse Snyder.
"Isso certamente muda a maneira como penso sobre as coisas. Desde que eles tenham gelo e um pouco de calor, todos aqueles planetas frios e congelados na borda de todo sistema planetário poderiam hospedar micro-habitats minúsculos com micróbios construindo suas próprias 'estrelas da morte' e criando suas minúsculas atmosferas e ecossistemas, como descobrimos aqui," disse o professor Stephen Bowden, membro da equipe.
Bibliografia:

Artigo: Evidence in the Japan Sea of microdolomite mineralization within gas hydrate microbiomes
Autores: Glen T. Snyder, Ryo Matsumoto, Yohey Suzuki, Mariko Kouduka, Yoshihiro Kakizaki, Naizhong Zhang, Hitoshi Tomaru, Yuji Sano, Naoto Takahata, Kentaro Tanaka, Stephen A. Bowden, Takumi Imajo
Revista: Nature Scientific Reports
Vol.: 10, Article number: 1876
DOI: 10.1038/s41598-020-58723-y
Fonte: Inovação Tecnológica

terça-feira, 14 de janeiro de 2020

A ERA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Fazer predições com base em um grande volume de dados. Diagnosticar doenças a partir de informações genéticas, históricos médicos e exames. Encontrar o suspeito de um crime com reconhecimento facial. Raciocinar dentro de um cenário de incertezas. Realizar análises financeiras e avaliar os riscos de uma empresa a partir de consultas de megadados. Todas essas tarefas, antes feitas por nós, humanos, já podem ser executadas com inteligência artificial, a IA. Mas, afinal, como definir essa tecnologia que está mudando nosso mundo e promete transformar mais ainda nossa sociedade?

A IA envolve tecnologias computacionais que atuam inspiradas – ainda que ajam de forma diferente – na maneira humana ou de outros seres biológicos de sentir, aprender, raciocinar e tomar decisões

São várias as definições da IA. Uma delas a descreve como a atividade dedicada a tornar as máquinas inteligentes, e inteligência é a qualidade que permite que uma entidade funcione adequadamente e com previsão em seu ambiente. Ainda que não tenhamos uma definição exata, podemos dizer que IA envolve tecnologias computacionais que atuam inspiradas – ainda que ajam de forma diferente – na maneira humana ou de outros seres biológicos de sentir, aprender, raciocinar e tomar decisões. Uma descrição mais simples seria: é uma área multidisciplinar cujo objetivo é automatizar atividades que requerem inteligência humana.

Prima-irmã da computação
Há pouco tempo a IA era vista como ficção científica, sua história se confunde com a da própria computação. O britânico Alan Turing (1912-1954), conhecido como pai da computação, foi um dos pioneiros na área. O desenvolvimento da IA começou na década de 1950. Em 1956, um grupo de pesquisadores, entre eles os americanos Nathan Rochester (1919-2001), da IBM, Claude Shannon (1916-2001), o pai da Teoria da Informação, e John McCarthy (1927-2011), se reuniu em uma conferência no campus da Dartmouth College, nos Estados Unidos. Neste encontro, McCarthy alcunhou o termo inteligência artificial, definindo-o como “a ciência e a engenharia de produzir máquinas inteligentes”.
A partir deste evento, as primeiras pesquisas e resultados usando IA começaram a surgir. Em 1959, aparece pela primeira vez o termo machine learning para se descrever um sistema que permitia aos computadores aprender alguma função sem serem programados diretamente para isso. De uma forma simples, a máquina após o aprendizado – que seria fornecer dados de entrada para um algoritmo – seria capaz de executar a tarefa de forma automática.
Décadas depois, no entanto, observou-se que os avanços não estavam acontecendo na velocidade que se imaginava. Os pesquisadores pioneiros de IA acreditavam que em, no máximo uma geração, as máquinas teriam a mesma capacidade intelectual que os humanos, o que não se realizou. Essa frustração trouxe períodos de baixo investimento na área, que logo eram retomados, muitas vezes impulsionados pelas evoluções tecnológicas nos computadores.
 
A vitória da máquina
Nos anos 1990, com o surgimento da internet comercial, a IA sofreu um novo impulso ao ser usada para o desenvolvimento de sistemas de navegação. O protótipo do que seria hoje o Google surgiu nessa época como uma ferramenta baseada em programas que analisavam os dados da rede e os classificavam em grupos de interesse predeterminados. Nesse período também, foi desenvolvida uma máquina para jogar xadrez: o Deep Blue era capaz de analisar todas as possibilidades e, assim, prever respostas e o melhor movimento das peças do jogo. Venceu uma partida contra o campeão do mundo, o soviético Garry Kasparov. Foi a primeira vez que uma máquina derrotou um humano, mas na série de partidas o enxadrista levou a melhor.
Daí em diante, foram muitos os avanços tecnológicos que provocaram um aumento exponencial de aplicações da inteligência artificial. A automação de processos, que são operados por “robôs” na indústria; sistemas inteligentes analisam imagens para reconhecer padrões e auxiliar os médicos na tomada de decisão de diagnósticos; os assistentes pessoais como a Siri e a Alexa que interagem com o usuário de smartphones; os jogos digitais que aprendem o comportamento do jogador; os veículos autônomos e muitas outras tecnologias que fazem parte de nosso dia a dia.

Os pesquisadores pioneiros de IA acreditavam que em, no máximo uma geração, as máquinas teriam a mesma capacidade intelectual que os humanos, o que não se realizou
Trampolim para a IA
Mas o que está transformando este início de século 21 na “era de ouro da IA”? É possível elencar alguns aspectos:
1 – Alta conectividade: não somente a sociedade mundial encontra-se mais conectada digitalmente, como também as máquinas, por meio de de diferentes sensores.
2 – Baixo custo computacional: cada vez mais, “chips” eletrônicos com capacidade de processamento igual ou maior que os modelos anteriores são lançados e com custos cada vez menores.
3 – Grande quantidade de dados (Big Data): vivemos num mundo em que a quantidade de dados como fonte de informação tem aumentado de uma forma exponencial. Processar esses dados e extrair conteúdos relevantes tem sido um grande desafio, e a IA tem se mostrado uma ótima ferramenta para tal.
4 – Machine Learning: o aprendizado de máquina se baseia em algoritmos e modelos matemáticos para extrair ou reconhecer padrões escondidos em um conjunto de dados. Essa capacidade de associar dados novos aos padrões aprendidos permite que essas máquinas, por exemplo, possam identificar objetos em imagens ou vídeos.
Qual a diferença entre IA, machine learning e deep learning?
Com o avanço da inteligência artificial em nosso dia a dia, surgem também outros dois termos: machine learning e deep learning. É comum considerar que os três são sinônimos, mas não é bem assim.
A inteligência artificial é a capacidade de uma máquina agir inspirada no comportamento de humanos e outros seres biológicos. A IA é o termo mais amplo, ou seja, toda machine learning é IA, mas nem toda IA é machine learning.
Mas o que é, afinal, machine learning? Esse subconjunto de IA é a capacidade de uma máquina de aprender, como diz o nome, a partir de uma grande quantidade de dados imputada. Com toda essa informação recebida, são construídos modelos capazes, por exemplo, de fazer predições, com erros mínimos em alguns casos. Como exemplo, podemos citar o uso de técnicas de machine learning para predição de preços de ações no mercado de bolsa de valores. Esse modelo de predição, baseado, por exemplo, em redes neurais, poderia ser capaz de indicar o valor de fechamento do próximo dia dos papéis mais importantes negociados em uma bolsa de valores.
Já o deep learning é um subconjunto do machine learning e também a tecnologia que o torna aplicável. Baseado em redes neurais inspiradas na capacidade cognitiva do cérebro humano, o deep learning dispensa uma etapa de pré-processamento de dados – que é obrigatória no machine learning – e é capaz de interpretar dados recebidos de forma primária. Os sistemas ou máquinas baseados em deep learning são capazes de aprender e se aperfeiçoar quanto mais são expostas ao uso. Alguns exemplos são reconhecimento facial em tempo real, sistemas de busca na internet e chat-bots.
Um risco para os humanos?
Diante de tanta evolução, que impactos positivos ou negativos essas mudanças proporcionadas pela IA terão na sociedade? Haverá menos empregos, com as máquinas substituindo os humanos? Essa análise não é simples e nem definitiva, uma vez que estamos no meio de um processo de transformação. Mas é possível apontar alguns sinais do que, provavelmente, ocorrerá no futuro.
Em primeiro lugar, é preciso ver que a IA é parte de um contexto maior resultante das transformações digitais que já impactam as economias mundiais. Dentro desse cenário, mudanças são esperadas nas relações de emprego e trabalho. De acordo com um estudo do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC), há uma tendência de se separar as atividades com tarefas automatizáveis e de se valorizar as atividades humanas. Com isso, espera-se que o trabalhador do futuro seja responsável por gerenciar riscos, estratégias e operações de suas atividades. Assim, aquelas ações mais repetitivas e mecanizadas serão, provavelmente, assumidas por máquinas inteligentes. Nesse futuro, aponta o estudo, as relações de trabalho devem ser mais horizontais, substituindo a linha vertical “patrão-empregado”, e os profissionais terão um papel mais autônomo no trabalho e na produção de valor.
Outro aspecto importante é o uso dessas novas tecnologias para melhorar a qualidade de vida da sociedade. Segundo o estudo do MCTIC, as transformações digitais, incluindo a IA, podem ser empregadas para combater a fome, aumentando, por exemplo, a produtividade agropecuária, reduzindo as perdas no campo e na logística de distribuição. Podem ainda reduzir o impacto das mudanças climáticas, por meio de uma rede de sensores inteligentes que, associada às técnicas de IA, faça mitigação ou prevenção de desastres naturais.
A discussão sobre como será o nosso futuro com a inteligência artificial não se esgota nesses tópicos. Há muito mais o que refletir sobre suas implicações positivas e negativas. Mas o primeiro passo é conhecer e divulgar a tecnologia à sociedade para que seja empregada da forma mais justa possível.
Quem chegará primeiro na corrida para dominar IA no mundo?
Está em curso uma corrida mundial para liderar as pesquisas e o desenvolvimento na área de inteligência artificial. Disputas tecnológicas são comuns na história da ciência, e uma das mais conhecidas é a corrida pela conquista do espaço, em meados do século 20, entre a antiga União Soviética e os Estados Unidos.
Na corrida pelo domínio da IA, dois competidores aparecem muito à frente dos demais: Estados Unidos e China. Ainda não está claro como esse domínio, de fato, se manifestará, mas, com base no passado, é possível inferir que a superioridade tecnológica se reflete diretamente em poder econômico, político e militar.
Nos EUA, por exemplo, em julho deste ano, a Casa Branca emitiu uma ordem executiva para que o NIST (National Institute of Standard and Technology), instituto similar ao Inmetro no Brasil, conduza pesquisas e desenvolvimentos em IA com o objetivo de o país se tornar líder nesta área, impedindo o domínio chinês.
A liderança na área de IA é altamente estratégica. Imagine como seria se um país dominasse toda a informação bruta do mundo e fosse o único capaz de processar esses dados? Seria uma distância equivalente à que existe entre os países que exportam suas riquezas brutas a preços baixos e, depois, precisam importar seus derivados a altos custos, por não dominarem tecnologias de processamento.
Outra área estratégica está relacionada a defesa e ataque cibernético. Imagine, por exemplo, se um ataque manipular e alterar informações sensíveis, como dados financeiros? A consequência poderia ser implodir todo o sistema econômico de um país.
Para países que estão atrás nessa corrida, como o Brasil, um caminho para minimizar o atraso tecnológico, talvez, seja criar mecanismos ou leis que endureçam a imposição externa de tecnologias de IA com potencial para comprometer, por exemplo, a economia. Melhor solução seria acelerar o desenvolvimento na área, mas isso não será possível para muitas nações.
 

sexta-feira, 6 de dezembro de 2019

Aumentam indícios de uma quinta força no Universo

Redação do Site Inovação Tecnológica - 27/11/2019
Aumentam indícios de uma quinta força no Universo
Elétrons e pósitrons inevitavelmente aniquilam-se um ao outro, gerando uma emissão de raios gama - menos em átomos de positrônio, híbridos de matéria e antimatéria.
[Imagem: CERN]

Forças da natureza
Em 2016, uma equipe de físicos da Hungria encontrou indícios fortes da existência de uma quinta força fundamental da natureza.
Essa quinta força viria se juntar às quatro forças fundamentais reconhecidas atualmente pela física: eletromagnetismo, gravidade, força nuclear fraca e força nuclear forte.
Agora, eles encontraram novos indícios, reforçando sua conclusão anterior, ao estudar o comportamento de um átomo de hélio e como ele emite luz conforme decai.
Bóson protofóbico
Ao receber um pulso de luz, um elétron em um átomo captura essa energia, saltando da órbita que ocupava para uma órbita mais externa, mais distante do núcleo.
Se o pulso de luz for forte o suficiente, um elétron pode produzir um pósitron - uma versão de antimatéria do elétron -, que então se afastam um do outro em um ângulo previsível, antes de se aniquilarem, ao se encontrarem com suas respectivas antipartículas.
Com base na lei de conservação de energia, à medida que a energia da luz que produz as duas partículas aumenta, o ângulo com que elas saem do átomo deve diminuir.
Em 2016, a equipe verificou que o átomo de berílio-8 produz pósitrons e elétrons que se afastam a um ângulo de 140 graus, muito maior do que o previsto pela teoria. A equipe atribuiu o fenômeno a uma partícula que eles batizaram de X17, uma vez que ela teria uma massa de cerca de 17 megaeletronvolts (MeV), aproximadamente 33 vezes mais do que a massa de um elétron.
O nome completo de batismo da partícula é "bóson X protofóbico", porque ela seria repelida pelos prótons, ou núcleos atômicos.
Aumentam indícios de uma quinta força no Universo
Partícula X17
Em seu novo experimento, realizado agora, eles constataram que pósitrons e elétrons emitidos quando um átomo de hélio-4 é energizado saem chispando a um ângulo de 115 graus, ainda maior do que o previsto pela teoria.
Attila Krasznahorkay e seus colegas do Instituto de Pesquisas Nucleares Atomki atribuem esse efeito inesperado à hipotética partícula X17, uma vez que, também no caso do hélio, sua energia se situa na casa dos 17 MeV.
Com uma vida breve, decaindo em 10-14 segundo, essa partícula seria portadora de uma força que explica o distanciamento observado entre os elétrons e os pósitrons.
A equipe acredita que, se confirmada, a existência da nova partícula e sua força podem também estabelecer um elo entre a matéria que vemos e a matéria que não vemos, conhecida como matéria escura.
De fato, vários experimentos em busca das partículas de matéria escura - nenhum encontrou nada até agora - têm-se concentrado nessa faixa dos 17 MeV porque estudos teóricos indicam ser esse um nível de energia promissor para procurar por elas.
Bibliografia:

Artigo: New evidence supporting the existence of the hypothetic X17 particle
Autores: A.J. Krasznahorkay, M. Csatlos, L. Csige, J. Gulyas, M. Koszta, B. Szihalmi, J. Timar, D.S. Firak, A. Nagy, N.J. Sas, A. Krasznahorkay
Revista: arXiv
Link: https://arxiv.org/abs/1910.10459

quarta-feira, 4 de dezembro de 2019

Computação é feita na velocidade da luz - sem gastar energia

Redação do Site Inovação Tecnológica - 11/11/2019

Computação é feita na velocidade da luz - sem gastar energia
Os contornos da imagem (direita) são calculados automaticamente pelo material artificial.
[Imagem: Amolf]

Material computacional
No início deste ano, o potencial impressionante dos metamateriais - muito além dos mantos de invisibilidade - foi demonstrado sem qualquer sombra de dúvida com a construção de um dispositivo passivo que resolve equações usando luz - sem computador.
Agora, uma equipe dos Países Baixos e dos EUA criou uma metassuperfície capaz de realizar operações matemáticas complexas de forma dinâmica, ou seja, não é mais necessário criar um metamaterial para cada cálculo que se deseja fazer.
Além disso, como a metassuperfície é transparente, ela pode ser usada diretamente em uma câmera digital, por exemplo, para executar cálculos necessários para reconhecer imagens em sistemas de vigilância ou de realidade virtual e aumentada.
Computação passiva
Andrea Cordaro e seus colegas se concentraram em uma das técnicas mais utilizadas no processamento de imagens, a detecção de contornos, que é a base para a identificação de objetos em imagens.
Normalmente, a detecção de contornos é realizada digitalmente usando circuitos eletrônicos integrados, o que implica limitações fundamentais de velocidade e alto consumo de energia, ou de maneira analógica, o que requer uma óptica volumosa.
Tudo isso foi substituído por um substrato transparente sobre o qual foram construídas nanobarras de silício, que interagem com a luz para fazer os cálculos.
Quando uma imagem é projetada na metassuperfície, a luz transmitida forma uma nova imagem que mostra os contornos da imagem original. Efetivamente, a metassuperfície executa uma operação de derivada matemática na imagem, que fornece uma visualização direta de bordas presentes na imagem.
A transformação matemática resulta do fato de que cada frequência espacial que compõe a imagem possui um coeficiente de transmissão específico através da metassuperfície. Essa transmissão ajustada é o resultado da complexa interferência gerada conforme a luz se propaga pela metassuperfície, interagindo com os nanopilares de silício, especialmente projetados para produzir a interação.
Computação é feita na velocidade da luz - sem gastar energia
Princípio de funcionamento (esquerda) e de uso (direita) da metassuperfície computacional.
[Imagem: Amolf]
Computação óptica
Esta nova técnica de computação e imageamento óptico opera na velocidade da luz e a operação matemática em si não consome energia, uma vez que envolve apenas componentes ópticos passivos.
A metassuperfície pode ser colocada diretamente em um chip detector CCD ou CMOS padrão, abrindo novas oportunidades na computação óptica e em uma eletrônica híbrida de baixo custo que opere com baixa potência e em pequenas dimensões, disse a equipe.
Bibliografia:

Artigo: High-Index Dielectric Metasurfaces Performing Mathematical Operations
Autores: Andrea Cordaro, Hoyeong Kwon, Dimitrios Sounas, A. Femius Koenderink, Andrea Alù, Albert Polman
Revista: Nano Letters
DOI: 10.1021/acs.nanolett.9b02477