Dispositivos fabricados a partir de moléculas biológicas
prometem armazenamento em unidades compactas e rápidas. Eles serão
adequados para usar em computadores de processamento paralelo memórias
tri- dimensionais e redes neurais.
O mais avançado
supercomputador não requer um único chip semicondutor. O cérebro humano
consiste de um conjunto de moléculas orgânicas que combinadas formam uma
rede altamente sofisticada, hábil em calcular, manipular, auto-reparar,
pensar e sentir. Computadores digitais certamente podem fazer cálculos
muito mais rápida e precisamente do que podem os humanos, mas mesmo
organismos simples são superiores aos computadores nos outros cinco
domínios.
Os projetistas de computadores nunca conseguiram
construir máquinas que tivessem todas as faculdades do cérebro natural,
mas muitos de nós pensamos poder explorar algumas propriedades especiais
das moléculas biológicas - particularmente proteínas para construir
componentes de computadores que são menores, mais rápidos e mais poderosos
do que qualquer unidade eletrônica.
A pressão por menores tamanhos
é muito forte. Desde os anos 60, a indústria de computação tem sido
compelida a fazer componentes individuais em chips de semicondutores
menores e cada vez menores para permitir a manufatura de grandes memórias
e processadores mais poderosos e econômicos. Esses chips consistem
essencialmente de arrays de chaves usualmente conhecidas como gates
lógicos que se alternam entre dois estados - chamados zero e um - em
resposta a variações na corrente elétrica que passa através deles.
(Computadores, tipicamente, representam todas as informações em termos de
tais dígitos binários ou bits). Se a tendência de miniaturização
continuar, o tamanho de um único gate deverá se aproximar do
tamanho de uma molécula, lá pelo ano 2030.
Mas existe um sério
fator limitante: cada fator de dois em miniaturização aumenta o custo de
manufatura do chip em cinco vezes. Em algum momento, a busca de
componentes menores será limitada mais pelo aspecto econômico do que pelo
físico. Por outro lado, o uso de moléculas biológicas como componentes
ativos em circuitos de computadores podem oferecer uma abordagem
alternativa que seja mais econômica.
Moléculas podem servir,
potencialmente, como chaves porque seus átomos são móveis e trocam de
posição de um modo previsível. Se pudermos direcionar o movimento atômico
e dessa forma gerar consistentemente aos menos dois estados discretos em
uma molécula poderemos usar esses estados para representar o zero e o 1.
Tais chaves oferecem redução no tamanho do hardware porque elas mesmas são
pequenas, cerca de 1 milésimo do tamanho dos transistores semicondutores
usados hoje em dia como gates (os quais medem cerca de 1 micron
ou 1 milhonésimo de metro).
Na verdade, um computador biomolecular
poderia ter, em princípio, um cinquentavo (1/50) do tamanho de um
computador atual formado pelo mesmo número de elementos. Em computadores
comerciais, gates menores fazem geralmente unidades mais rápidas e
computadores baseados em proteínas podem teoricamente operar a 1000 vezes
a velocidade de um moderno computador.
Neste momento ninguém está
propondo seriamente um computador puramente biológico. Nos próximos
estágios, ao menos no futuro próximo, deverá ser usada uma tecnologia
híbrida nas quais moléculas e semicondutores serão usados em combinação.
Tal abordagem permite que sejam construídos computadores que terão um
cinquentavo do tamanho e serão 100 vezes mais velozes do que os
atuais.
Moléculas biológicas também têm atratividade, já que elas
podem ser desenhadas átomo por átomo, dando aos engenheiros o controle de
que eles precisam para manufaturar portas hábeis a executar exatamente as
aplicações requeridas Mais ainda, computadores bio-eletrônicos poderão
ajudar a construir computadores mais adaptáveis. Cientistas da computação
já estão aumentando a versatilidade de unidades eletrônicas pelo
desenvolvimento de novas configurações de hardware de computador,
conhecidas como arquiteturas.
Pesquisadores introduziram
arquiteturas de processamento paralelo, na qual conjuntos múltiplos de
dados são manipulados simultaneamente. Para aumentar as capacidades de
memória eles projetam hardware que pode armazenar dados em três dimensões
ao contrário das duas usuais. E os cientistas têm construido redes neurais
(ou neuronais, como se queira) que imitam as capacidades de aprendizado
por associação do cérebro, uma habilidade mais que necessária para
progressos significantes.
A habilidade de certas proteínas para
trocar suas propriedades em resposta a estímulos luminosos deveria
simplificar o hardware requerido para implementar tais
arquiteturas.
Ainda que componentes de computador total ou
parcialmente feitos por proteínas não estejam no mercado ainda, esforços
de pesquisa internacionais estão construindo uma excitante trilha. Parece
razoáveI predizer que a tecnologia híbrida, combinando chips
semicondutores e moléculas biológicas deverá se mover de cenários de
ficção científica para a realidade em breve. A tecnologia de display em
cristal líquido oferece um primeiro exemplo de um sistema híbrido que
alcançou sucesso comercial. Muitos lap-tops hoje dependem de tais displays
que combinam eletrônica e moléculas orgânicas para controlar a intensidade
da imagem na tela.
Diversas moléculas biológicas estão hoje sendo
consideradas para uso em hardware de computador, mas a proteína da
bactéria bacteriodopsina tem gerado o maior interesse. Durante os últimos
10 anos meu laboratório, e outros na América do Norte, Europa e Japão tem
construido protótipos de unidades de processamento paralelo, memórias
tridimensionais e redes neurais baseados nesta proteína.
O
interesse da bacteriorodopsina data do início dos anos 70 quando
Walther Stoecknius da Universidade da Califórnia em São Francisco e Dieter
Oesterhelt, agora no Instituto Max Plank de Bioquímica em Martinstied
descobriram que esta proteína exibia comportamento inesperado quando
submetida à luz. Encontrado na membrana da Halobacterium
salinarium, a bacteriorodopsina habilita a bactéria a
crescer mesmo quando a concentração de oxigênio é insuficiente para
sustentar o organismo. Quando atingida pela luz, a proteína troca sua
estrutura e transporta um proton através da membrana, suprindo energia
para a manutenção do metabolismo da célula.
Cientistas soviéticos
foram os primeiros a reconhecer e desenvolver o potencial da
bacteriorodopsina para a computação. Logo após esta descoberta, o
falecido Yuri Ovchirmikov do Instituto de Química Bio-orgânica de Moscou
montou um time de cientistas a partir de 5 institutos soviéticos para
trabalhar em eletrônica biomolecular como parte do que viria a ser chamado
projeto Bacteriorodopsina. Ele teve a boa idéia de juntar tal
grupo para tal pesquisa porque ele tinha que prestar contas aos líderes
militares soviéticos e foi hábil em convencê-los de que explorando a
bio-eletrônica, a ciência soviética poderia ultrapassar o Oeste em
tecnologia de computação.
Muitos aspectos deste ambicioso projeto
são considerados ainda segredos militares e talvez nunca sejam revelados.
Agora sabemos que os militares soviéticos fabricaram filmes de
microfichas, chamadas biochromos feitos de bacteriorodopsina.
Relatórios informais de cientistas soviéticos, agora nos EUA indicam
que eles também construíram processadores óticos usando a tecnologia das
proteínas. Os detalhes do seu produto mais impressionante, um processador
para sistemas de radar, permanecem obscuros.
Eu iniciei meu
interesse na bacteriorodopsina nos anos 70, enquanto estava
estudando bioquímica básica na Universidade da Califórnia em Riverside.
Meu trabalho estava inicialmente focado em uma proteína parecida, a
rhodopsina presente na retina dos mamíferos. Ambas (a
bacteriorodopsina e a rhodopsina) são proteínas
complexas que incluem um componente que absorve a luz, conhecido como
chromóforo. O chromóforo absorve energia da luz, disparando uma série
complexa de movimentos internos que resultam em mudanças dramáticas na
estrutura da grande proteína. Essas mudanças alteram as características
óticas e elétricas da proteína. Por exemplo, quando a rhodopsina absorve
luz no olho humano, a troca na sua estrutura, libera energia que serve
como sinal elétrico o que, por sua vez, gera a informação visual no
cérebro.
Aplicações no computador
No início
eu estudava apenas para entender como ocorriam as mudanças na
rhodopsina quando ativada pela luz. Ao final dos anos 70, me
interessei também pela bacteriorodospsina. Eu decidi aplicar o
meu conhecimento de suas propriedades no projeto de memórias de computador
e de processadores baseados na proteína. Albert Lawrence, então na Hughes
Aircraft Company, desempenhou um papel importante em me convencer de que a
bioeletrônica tinha potencial. Ele juntou-se a mim, no meu laboratório por
um ano para explorar o uso de material biológico em memórias óticas.
Escolhemos a bacteriorhodopsina no lugar da rhodopsina
por sua maior estabilidade e melhores propriedades óticas. Também,
ela pode ser preparada em largas quantidades. A
bacteriorhodopsina exercita tais propriedades mesmo quando sua
temperatura ultrapassa 150° F e quando as moléculas estão expostas à luz
intensa.
As aplicações em estudo operam explorando o chamado
fotociclo - a série de mudanças estruturais da bacteriorhodopsina
em resposta à luz. Em estado de repouso, a molécula é conhecida como
bR, e cada estado intermediário é conhecido por uma letra do alfabeto.
Esses estados intermediários podem ser usados para armazenar bits de
dados. Quando em bR, recebendo um feixe verde, a molécula atinge o estado
K, que em seguida é relaxado ao estado M e depois relaxado ao estado O.
Quando este recebe um raio vermelho, a molécula atinge o estado P, que
relaxa para o estado Q. Neste, a chegada de um raio azul a leva ao estado
bR. No estado O, se nenhum raio mais a atingir, a molécula relaxa para o
estado bR.
Como os estados intermediários absorvem luz em
diferentes comprimentos de onda do espectro, podemos ler os dados,
apontando feixes de laser nas moléculas e notando os comprimentos de onda
que não conseguem passar através do detector. Já que podemos mudar a
estrutura com um feixe de laser e com outro feixe de laser descobrir em
que estado intermediário ela havia ficado, temos atendida a necessidade
básica de ler e escrever numa memória.
Muitos engenhos sob estudo
usam apenas o estado de repouso e um estado intermediário da
bacteriorhodopsina. Um estado é o zero e o outro é um, e a troca
entre os estados é controlado por um raio laser. Muitas unidades de
memória mais recentes baseadas na bacteriorhodopsina podem operar
somente em ambientes muito frios de nitrogênio líquido, nos quais a luz
indutora necessária para trocar o estado bR e o estado K pode ser
controlada. Tal mudança é muito rápida. A conversão bR para K ocorre em
poucos trilhonésimos de segundo comparada com os bilhonésimos de segundo
que as atuais tecnologias semicondutoras exigem (mil vezes mais rápido).
Mas a necessidade de baixíssimas temperaturas delimitam sua aplicação
geral.
Hoje os componentes baseados na bacteriorhodopsina
funcionam em temperatura ambiente, em condições nas quais o estado M
é estável. Ainda que a maioria dos dispositivos de memória baseados na
bacteriorhodopsina incorporem a trasição bR-M, outras estruturas
provaram ser mais poderosas.
Processamento
Paralelo
Os estados intermediários produzidos após a
bacteriorhodopsina ter sido exposta à luz podem dar origem a
novos estados quando eles absorvem energia a partir de um segundo laser em
um processo conhecido como arquitetura sequencial mono-fotônica. Por
exemplo, um desvio ocorre do estado O para formar o P e o Q. Tal desvio
inexistiria se a bacteriorhodopsina não tivesse recebido um feixe
vermelho. Esta estrutura é gerada por 2 pulsos consecutivos de luz: o
primeiro verde e o segundo vermelho. Ainda que P seja instável, ele
rapidamente decai a Q que é estável por largo período de tempo (alguns
anos). Por esta estabilidade o estado Q tem grande significância na
pesquisa em memórias de longo prazo.
Os estados P e Q formados no
processo sequencial mono-fotônico são particularmente importantes para o
processamento paralelo. Para escrever dados de forma paralela, nossa
abordagem incorpora outra inovação: o armazenamento de dados
tridimensionais. Um cubo de bacteriorhodopsina é envolto por 2
arrays de jatos de laser colocados em 90° um em relação ao outro. Um array
(de luz verde), chamado de fluxo de paging, ativa o fotociclo da proteína
de qualquer plano quadrado (ou página) dentro do cubo. Após poucos
milissegundos o número de estados O está estabelecido e então é disparado
um outro jato de laser (vermelho).
O segundo array é programado
para iluminar apenas as regiões dentro da página ativada dentro das quais
os bits devem ser ecritos, trocando suas moléculas para o estado P. O
estado P relaxa e forma o estado Q que é estável. Se dissermos que o
estado bR corresponde a 0, e que P (e/ou Q) correspondem a 1, o processo é
análogo ao que ocorre tradicionalmente nos semicondutores já que o laser
pode ativar moléculas em vários locais através da iluminação de páginas
escolhidas, múltiplos locais de dados, conhecidos como endereços podem ser
escritos simultaneamente --- em outras palavras, em paralelo.
O
sistema para ler a memória armazenada refere-se à absorção seletiva da luz
vermelha pelo estado intermediário O. Para ler múltiplos dados em
paralelo, nós iniciamos pelo mesmo lugar do processo de escrita. Primeiro
um feixe verde ilumina o plano a ser lido, disparando o ciclo normal das
moléculas que estão no estado bR. Após 2 milissegundos todo o conjunto de
lasers é ligado por uma luz vermelha de baixa intensidade. As moléculas
que estão no estado binário um (P ou Q) não absorvem este feixe vermelho
nem trocam seu estado, ou seja, são transparentes à esta luz.
Mas
as moléculas que estavam no estado bR (eram zero) absorvem a luz, embora
não troquem sua estrutura pois isto só se daria no estado O (e elas estão
em bR, lembre-se). Absorvendo-a, tornam-se opacos a esta luz. Um detector
de imagem localizado em lado oposto ao feixe vermelho é capaz de localizar
os estados O e P (ou Q) -- ou em termos binários ele é capaz de reconhecer
onde estão os zeros e uns. O processo é completado em 10 milissegundos,
dando uma taxa de 10 megabytes por segundo para cada página de
memória.
Memórias tridimensionais
Além da
vantagem do paralelismo os cubos de bacteriorhodopsina
provêem muito mais espaço de memória do que seus equivalentes
óticos bidimensionais. Por exemplo, um sistema relativamente recente (não
biológico) incorpora uma fina película de material que é escrito por um
feixe de laser e apagado por um campo magnético. Essas memórias são
bidimensionais porque os dados estão armazenados na superfície de um
disco. Este tipo de memória está limitado a cerca de 100 milhões de bits
por centímetro quadrado.
Em oposição, memórias óticas
tridimensionais podem teoricamente atingir densidades de um trilhão de
bits por centímetro cúbico. Na prática, restrições óticas e físicas devem
diminuir tal limite. Não obstante, pesquisadores crêem poder multiplicar
por 300 a densidade das memórias ao se usar a abordagem tri-dimensional.
Eu, particularmente, creio que o maior impacto da bioeletrônica aplicada a
hardware de computador será na área de memória
volumétrica.
Velocidade também é um importante benefício das
memórias volumétricas. A combinação de memória tri-dimensional com o
processamento paralelo melhora significativamente tais memórias, tal como
o processamento paralelo do cérebro humano torna o processo computacional
de redes neurais muito lento e permite ao cérebro ser uma máquina de
pensamento com reflexos rápidos e capacidade de tomada de decisão muito
rápida. O processo inteiro de escrita na memória bio-eletrônica acima
descrito toma cerca de 10 milissegundos. Se iluminarmos uma página de
1.024 bits por 1.024 bits dentro de um cubo de proteínas, poderemos
escrever 1.048.576 bits de dados (cerca de 105 kBytes) na memória em um
ciclo de 10 milissegundos. Esses valores representam um desempenho de
escrita de cerca de 10 milhões de caracteres por segundo, muito mais do
que as memórias lentas de semicondutores. Ainda, cada unidade de memória
possa acessar mais do que um cubo de dados e a velocidade da memória é
proporcional ao número de cubos operando em paralelo. Então, uma memória
de 8 cubos poderia operar mais rápido, em taxa de 80 milhões de caracteres
por segundo.
Cubos de memória devem ser extremamente uniformes na
sua composição para assegurar leitura e escrita acurada, já que muitas
moléculas ou poucas moléculas em uma região distorcerão as informações lá
armazenadas. A manufatura desses cubos em ambiente de baixa gravidade pode
produzir a homogeneidade necessária. Dois vôos do space shuttle
investigaram essa possibilidade e foram monitorados pelo Centro W. M.
Keck para Eletrônica Molecular da Universidade de Siracusa em colaboração
com o Laboratório da Força Aérea Americana BioServe Space Technologies
e com a Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço (NASA). Os
resultados foram encorajadores e mais vôos estão em
planejamento.
Diversos outros tipos de computadores baseados na
bacteriorhodopsina estão sendo investigados. Por exemplo,
moléculas biológicas surgem como promissor componente para as memórias
associativas necessárias às redes neurais e consequentemente à
inteligência artificial.
Redes Neurais
As
memórias associativas operam de maneira diferente do que as convencionais.
(Nas memórias convencionais, dado um endereço, obtém-se um conteúdo. Nas
memórias associativas, dada uma parte do conteúdo, obtém-se o conteúdo
integral. O cérebro humano funciona assim: quem não é capaz de seguir
cantando "ouviram do Ipiranga às margens..."). Este tipo de arquitetura
obtém um conjunto de dados, frequentemente na forma de uma imagem e
pesquisam todo o conjunto da memória até achar um subconjunto que coincida
com o original. O computador pode ser programado para encontrar imagens
parecidas, ainda que não casem perfeitamente com a entrada fornecida. já
que o cérebro opera no modo neural, associativo, muitos cientistas
acreditam que memórias associativas serão requeridas se desejarmos
inteligência artificial.
Meu laboratório desenvolveu uma unidade de
memória associativa que trabalha com as propriedades holográficas de finos
filmes de bactedorhodopsina. Hologramas permitem que imagens
múltiplas possam ser armazenadas no mesmo segmento de memória, permitindo
que grandes conjuntos de dados possam ser analisados simultaneamente. Este
sistema de memória está baseado no design clássico de Eung G. Paek e
Demetri PsaItis do Instituto de Tecnologia da Califórnia. Nós achamos que
a bacteriorhodopsina oferece melhores vantagens sobre os cristais
fotorefratores usados para fabricar tais memórias. Já que as proteínas são
mais sensíveis à luz do que os cristais inorgânicos, menores níveis de
feixe de luz podem ser usados. Em consequência, menos energia é necessária
para escrever e ler e a velocidade do processo aumenta. Além disso, a
bacteriorhodopsina pode ser escrita e lida muito mais vezes que
os cristais, os quais apresentam fadiga após ciclos repetidos de
read-write.
O estudo com bacteriorhodopsina
natural continua. Muitos laboratórios estão explorando a importância
de formas modificadas da proteína em computadores. Especificamente, eles
estão estudando versões de engenharia genética da proteína, nos quais um
amino ácido substitui outro para melhorar as propriedades necessárias para
uma dada aplicação. Por exemplo, o ciclo de vida do estado M no fotociclo
pode ser aumentado pela remoção de um amino ácido interno à proteína, como
mostrado por Norbert Hampp e Christopli Bräuchle da Universidade de
Munique.
É claro que computadores biomoleculares representam o alvo
final. Mas, como mencionei antes, muitos cientistas crêem que a primeira
etapa no desenvolvimento destes será uma geração de sistemas hibridos que
combinem as melhores propriedades das arquiteturas de semicondutor e
molecular. ParticuIarmente, uma arquitetura que combine memória de alta
densidade baseada em proteína, pode ajudar a resolver os eternos problemas
de falta de memória. (Nota do tradutor: Já dizia Peter Norton, no início
dos anos 80: "não importa quanto você tenha (de memória): não é o
suficiente!").
Durante a última década, a velocidade dos
computadores aumentou cerca de 1.000 vezes, enquanto a capacidade de
memória alcançou um fator de apenas 50. A transferência de dados dentro do
computador permanece o principal gargalo que limita o desempenho.
Processamento paralelo e interconexões baseadas em luz, colocadas em um
computador híbrido podem explorar a eficiência de switch das moléculas
biológicas na memória e na transferência e manipulação de grandes
conjuntos de dados.
Para explorar o possivel valor de computadores
híbridos, meu laboratório está presentemente projetando um, que contém
quatro tipos de unidades de memória ou processadores (placas). A placa da
CPU consiste da tecnologia tradicional de semicondutor. Duas placas
conterão memória volumétrica baseada em proteína com capacidade de 40
gigabytes. Uma dessas placas será rápida, permanente, com acesso
randômico, sem partes movimentáveis. A outra oferecerá memória mais
barata, removível, a ser usada como memória de longo prazo (como se fosse
um winchester). A quarta placa conterá uma memória associativa baseada em
filmes de bacteriorhodopsina.
O futuro dos
computadores
O computador híbrido que enxergamos será
altamente flexível. Tomando vantagem da combinação particular dos cartões
de memória acima descritos, ele será capaz de manusear grandes conjuntos
de dados necessários para complexas simulações matemáticas, ou para servir
como plataforma única para investigações em IA. Com um terabyte (1012, ou
1.000.000.000.000 bytes) de memória em cubos de bacteriorhodopsina esta
máquina poderia trabalhar com enormes bancos de dados de forma célere.
Memórias associativas acopladas a memórias volumétricas poderiam pesquisar
um data base com uma velocidade de muitas ordens de magnitude maior do que
hoje.
Anda que meu grupo e outros tenham tido sucessos memoráveis
em desenvolver memórias volumétricas, muito trabalho ainda é necessário
para obter um computador híbrido completamente operacional. É possível que
na estrada que leva ao poder computacional, outras arquiteturas
concorrentes possam substituir muitos dos componentes aqui descritos.
Apesar disso, cremos que um computador híbrido de algum tipo esteja
disponível nos próximos 8 anos. Achamos que nas próximas 2 décadas
deveremos evoluir nessas arquiteturas para certos tipos de computações
tais como cálculos científicos e aplicações multimídia. Computadores
pessoais usarão estes benefícios tendo grandes memórias (muitos gigabytes)
para armazenamento de dados e com memórias removíveis de poucos gigabytes
em um pequeno cubo. Imagine as vantagens de carregar em seu bolso um
pequeno cubo com o equivalente a uma enciclopédia completa e todas as
palavras que você escreveu nos últimos 10 anos.
Mas, a mais
dramática aplicação para tudo isso será outra: com terabytes de memória,
capacidades associativas neurais e processamento paralelo, computadores
híbridos incorporarão, no primeiro momento, as três requisições cruciais
de hardware, para a inteligência artificial. Nós realmente, estamos no
limiar de uma nova e excitante era na
computação. |