Acadêmicos da Escola de Engenharia da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong (HKUST) revelaram uma inovação que aproxima a inteligência artificial (IA) da computação quântica, tanto física quanto tecnologicamente.

Liderada pelo Prof. Shao Qiming, Professor Assistente do Departamento de Engenharia Eletrônica e de Computação, a equipe de pesquisa desenvolveu um novo esquema de computação que funciona em temperaturas extremamente baixas. Como um avanço crítico na computação quântica, ele pode reduzir significativamente a latência entre agentes de inteligência artificial (IA) e processadores quânticos, ao mesmo tempo em que aumenta a eficiência energética. A solução foi possível utilizando uma tecnologia especial conhecida como dispositivos Hall-bar de isolante topológico magnético.

Esta última invenção aborda um grande desafio relacionado ao ambiente operacional e aos requisitos de hardware dos computadores quânticos, em meio ao crescente interesse na fusão da computação quântica — amplamente vista como o futuro da computação de alta velocidade e alta eficiência — com a inteligência artificial, uma tecnologia em rápida evolução.

O Prof. Shao disse: "Computadores quânticos, que alavancam milhares de bits quânticos (qubits) para cálculos complexos, são amplamente considerados como o futuro da computação rápida e com eficiência energética. Para realizar totalmente esse potencial, pesquisadores recentemente se voltaram para técnicas de aprendizado de máquina por seu importante papel no aprimoramento das capacidades de computação quântica, particularmente em correções de erros."

Como os processadores quânticos normalmente operam em temperaturas de mili-Kelvin (em torno de -273 °C), eles são frequentemente instalados a vários metros de distância de unidades de processamento gráfico (GPUs) em temperatura ambiente, causando latência substancial. Para lidar com esse problema, o Prof. Shao e sua equipe propuseram um novo esquema de computação criogênica na memória que permite que os aceleradores de IA trabalhem muito mais próximos dos processadores quânticos. Agora eles podem operar a apenas dezenas de centímetros de distância, aumentando a velocidade e a eficiência.

Os pesquisadores reconheceram que isolantes topológicos magnéticos surgiram como materiais promissores para essa aplicação. Esses materiais não têm apenas grandes lacunas de banda de energia em massa, como as dos isolantes, mas também estados condutores em superfícies ou bordas.

Foi descoberto que eles exibem fenômenos únicos, como grande eficiência de geração de corrente de spin relacionada ao bloqueio de momento de spin de estados de superfície (um fenômeno que restringe a orientação do spin perpendicular ao momento do elétron) e o efeito Hall anômalo quântico devido a estados de borda quirais (um fenômeno que restringe os elétrons que se movem ao longo da borda de acordo com suas direções de momento na ausência de um campo magnético).

Para este estudo, a equipe selecionou um tipo específico de isolante topológico magnético conhecido como telureto de bismuto-antimônio dopado com cromo (Cr-BST). O material se destacou por sua capacidade comprovada de fornecer resistência Hall anômala quântica gigante e comutação de magnetização induzida por corrente eficiente, o que poderia melhorar o desempenho dos dispositivos Hall.

O Prof. Shao disse: "Esta descoberta marca a primeira demonstração do esquema de soma de corrente de Hall para computação de baixa potência na memória, especialmente em temperaturas criogênicas. Nosso conjunto de barras Hall de isolante topológico magnético permite a implementação eficiente de algoritmos de aprendizado por reforço, como preparação de estado quântico, perto de processadores quânticos ."

Enquanto projetos anteriores usando ferromagnetos convencionais como ligas de ferro-cobalto-boro enfrentaram desafios como sinais fracos e caminhos furtivos, o projeto do circuito de matriz Hall-bar no presente estudo mostrou um sucesso notável. Em tarefas de classificação de prova de conceito, quatro dispositivos Hall-bar Cr-BST alcançaram alta precisão, enquanto simulações de redes neurais 512 × 512 indicaram um nível de desempenho de 724 tera-operações por segundo por Watt (TOPS/W) para tarefas relacionadas ao reconhecimento de imagem e preparação de estado quântico a 2 K (300 K para temperatura ambiente).

A pesquisa, intitulada " Computação criogênica na memória usando isolantes topológicos magnéticos " e publicada na Nature Materials , não apenas destaca o potencial dos isolantes topológicos magnéticos, mas também abre novos caminhos para esquemas de computação topológica baseados em física quântica.

Olhando para o futuro, o Prof. Shao e sua equipe se esforçarão para reduzir ainda mais a latência para inferência e treinamento online integrando agentes de IA com unidades de treinamento, e esperam abrir aplicações de computação quântica mais eficientes .