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Sistemas cibernéticos líquidos: a cibernética de quarta ordem (Black Goo) e o Óxido de Grafeno em toda essa questão


O desenvolvimento tecnológico em robótica, arquiteturas e dispositivos de computação e sistemas de armazenamento de informações, em uma única palavra: sistemas cibernéticos, progrediu de acordo com um esquema de conexão comprometido, difícil, se não impossível, de rastrear e imaginar em todos os seus fluxos. O objetivo deste relatório de progresso é introduzir criticamente os limites mais relevantes e apresentar um paradigma promissor que possa trazer um novo impulso, oferecendo características que superam naturalmente e elegantemente os desafios atuais e introduzem várias outras vantagens: sistemas cibernéticos líquidos. O tópico que descreve as quatro ordens de sistemas cibernéticos identificados até agora é introduzido, evidenciando as características da quarta ordem que inclui sistemas líquidos. Em seguida, as limitações atuais para o desenvolvimento de sistemas cibernéticos convencionais baseados em von Neumann são brevemente discutidas: integração de dispositivos, design térmico, throughput de dados e consumo de energia. Nas seções a seguir, são introduzidas máquinas de estado líquido, fornecendo um paradigma computacional (livre de considerações materio) que vai na direção de resolver tais questões. Dois esquemas originais de implementação de materio são propostos: o robô autônomo COlloIdal demonsTratOR (COgITOR) e um processador holonômico macio que também é proposto para realizar um sistema autolográfico.


1 Introdução

A palavra cibernética tem raízes profundas em nosso passado, e é certamente uma palavra proto-indoeuropeana que tem que lidar com o governo; sua primeira ocorrência documentada remonta a Platão (Πλάτων, 346 b.C.), em grego antigo: κυβερνητικά τάχνη, literalmente a arte do piloto. Foi usado pela primeira vez por Wiener em 1961 para descrever o que hoje em dia é conhecido como "cibernética de primeira ordem", um sistema onde um sujeito interage com um objeto por ação, reação e feedback.[1] A automação industrial é o domínio de exploração da cibernética de primeira ordem. A evolução natural desse conceito foi trazida por von Foerster em 1974 como a "cibernética de segunda ordem", descrevendo as regras de interação e topologia entre os sujeitos.[2] Redes, organismos e sociedades são, portanto, sistemas cibernéticos, de acordo com essa definição. Lepskiy em 2015 introduziu a "cibernética de terceira ordem" como o estudo das interações entre um sujeito e um metaubjeto (que pode ser visto como o universo onde o sujeito existe).[3] Entidades auto-organizadas são um exemplo desses sistemas cibernéticos, e a ecologia é a ciência que descreve o mais importante sistema cibernético de terceira ordem: a natureza (ver Figura 1). A evolução natural em direção à "cibernética de quarta ordem" já entrou em uma fase de discussão filosófica, mas ainda não amadureceu, do ponto de vista físico, material. A cibernética de quarta ordem considera o que acontece quando um sistema se redefine. Foca-se na integração de um sistema dentro de seu contexto maior e co-definidor. Também implica que um sistema "immerge" em seu ambiente, do qual faz parte. Immergence significa "submersão" ou "desaparecimento em, ou como se em, um líquido."[5] Esta imagem não é específica apenas de líquidos, mas também de géis e materiais macios em geral, óculos, soluções de estado sólido e misturas heterogêneas sólidas, e se uma distinção tem que ser feita, é por causa das aplicações. A propriedade mais importante que os líquidos possuem sobre sólidos é sua capacidade de reconfigurar sua estrutura interna em uma escala de tempo curta, e isso oferece aplicações interessantes no domínio da tecnologia da informação, onde recursos rápidos de memorização e computação são exigidos. Materiais amorfos de estado sólido (óculos), muitas vezes erroneamente visualizados como líquidos congelados, também têm a capacidade de reconfigurar em uma escala de tempo muito maior.[6] Matéria sólida heterogênea, soluções sólidas como as intolerâncias também são capazes de explorar um vasto espaço configuracional, tendo barreiras de ativação energética que, na natureza, podem ser superadas por altas pressões e temperaturas, como vemos a partir da observação das rochas (por exemplo, na metamorfogênese dos sedimentos). Mas, novamente, a escala de tempo típica é muito ampla para usos práticos, com raras exceções, como ligas de memória de forma.[7] A decomposição spinodal, as transformações martensíticas são rápidas, às vezes violentas, reações, dificultando uma abordagem tecnológica.[8] Nosso palpite para uma implementação prática da quarta ordem requer incluir na imagem hologramas fractais: tais sistemas que vêem um agente capaz de se reconfigurar e subir ao nível de multidões, implicando que as regras de toda a multidão são mapeadas em cada agente (justificando a natureza fractal) e que a manifestação de um espaço multidimensional de configuração deriva de uma informação de baixa dimensão (justificando a natureza holográfica).[9] O leitor logo perceberá que sistemas cibernéticos líquidos introduzidos na Seção 2 vão nessa direção. Antes de descrever suas características, adicionamos uma breve discussão sobre as limitações mais relevantes enfrentadas pelos sistemas cibernéticos atuais, sugerindo, sem a intenção de serem exaustivas, algumas abordagens "convencionais" que estão atualmente em desenvolvimento.


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Esboço mostrando as três ordens consolidadas dentro de sistemas cibernéticos. Adaptado sob os termos da licença Creative Commons CC-BY-SA 4.0.[4] Copyright 2019, The Author, Publicado pela Wikimedia Commons.

1.1 Integração de dispositivos

O processamento de informações em dispositivos comerciais é feito com base em operações lógicas booleanas realizadas pela tecnologia complementar de metal-óxido-semicondutor (CMOS). A conhecida lei de Moore descrevendo a duplicação de transistores por dado e leis de escala semelhantes que floresceram para modelar os efeitos da miniaturização na redução da energia por operação, sobre o aumento das operações de ponto flutuante por segundo (FLOPS), deixaram para trás números práticos. O impacto da Internet das Coisas (IoT) e o tremendo fluxo de dados sentidos ao nosso redor, elaborados e enviados de volta aos nossos dispositivos portáteis de forma agregada e interpretatável, percebendo a fusão entre o sistema cibernético social (vivo) e o sistema cibernético baseado em silício/sílica ao nosso redor, empurra a demanda por uma solução mais do que Moore. Tarefas habilitadas para inteligência artificial (IA) utilizadas para monitoramento de tráfego, tradução em tempo real de informações sensoriais (ou seja, imagens, fluxos de áudio e vídeo, vozes, etc.), veículos autônomos, otimização de processos, etc. adicionam outro canal tremendo a esse fluxo de informações e requisitos computacionais.

A solução natural de aumentar o número de agentes simples integrados em componentes discretos para multiplicar sua força de trabalho levou a tecnologia a alturas sem precedentes, onde a luz usada em processos fotolithográficos tornou-se extremamente energética (UV extrema [EUV]), onde os canais transistores são alguns átomos de largura, onde as propriedades de quantização devem ser consideradas e podem ser exploradas.[10] A direção recente é permitir a chamada computação de borda, ou seja, explorar o poder computacional de todos os dispositivos disponíveis em uma determinada área, particularmente durante seu tempo ocioso.[11] Outras soluções preveem o uso de memórias de acesso aleatório (RAM) para computação na memória (IMC), suprimindo o gargalo de memória (ou von Neumann) de computadores convencionais.[12] Veremos como uma abordagem holográfica pode oferecer uma solução para o gargalo de integração, abordando uma infinidade de domínios de coerência com a simples propagação de uma onda esférica.

1.2 Projeto Térmico

Dispositivos comerciais de alto desempenho, ou seja, unidades de processamento centrais (CPUs) e unidades de processamento gráfico (GPUs), já estão enfrentando uma impressionante densidade de energia térmica, maior que a dos reatores de energia nuclear (200 W cm−2) e bicos de foguete (1 kW cm−2) e estão se aproximando da superfície do Sol (10 kW cm−2).[1314] As soluções previstas vão na direção do uso de fluidos de alta capacidade de calor, como ferrofluidos (FFs) para dissipar calor e/ou coletar energia, incluindo sistemas ativos e passivos.[1516] Tal abordagem pode ser vista do ponto de vista da cibernética de terceira ordem, como uma forma de auto-organização de sistemas dissipadores complexos que se comportam de forma mais eficiente, ou, em outros termos, como a urgência de reduzir a ação avançada (emissões) que a tecnologia está produzindo em direção à sua metasubjeto (natureza) para reduzir a amplitude do feedback (mudança climática). Em uma abordagem holográfica, sem a necessidade de transmitir nem correntes de carga nem de rotação entre domínios de coerência, os requisitos de dissipação térmica são próximos de zero, dependendo, em última análise, da energia transmitida pela onda sonora.

1.3 Tratamento de Big Data

Estima-se que o manuseio de informações queime ≈10% da produção global de energia, enquanto o volume de dados aumenta cerca de 20% ao ano. A fração mais relevante é absorvida por atividades de processamento dependendo da velocidade computacional e volumes, enquanto o link de comunicação é curiosamente quase um invariante da escala de comunicação! É claro que os dados multiescala não são fáceis de comparar, e deve-se considerar que a rede global é vista como um sistema cibernético com um único canal de comunicação. Na faixa global (podemos tomar a escala global para estar na ordem da circunferência da Terra, 40 000 km), o uso de tráfego de internet gerado pelo provedor de internet (IP) em 2020 foi previsto para ser mais de 200 eB mês−1, igual a 77 TB s−1.[17] Descendo, mais de 10/100 m de alcance, como no caso da rede conectando servidores em um único data center, a capacidade de tráfego é da ordem de 100 TB s−1.[12] Em escalas extremamente pequenas, na faixa de 1/10 mm, podemos pegar dados de uma unidade de processamento de inteligência comercial (IPU) de última geração, onde o volume entre memória e computação pode ser de até 45 TB s−1.[18] Interessantes novos conceitos topológicos estão em estudo, originados de estudos de matéria condensada que foram recentemente implementados em fotônica e fonoônica, onde o surgimento de canais de transporte sem dissipação foi comprovado.[1920] Esperamos que grandes mudanças ocorram, impactando também a arquitetura de chip único, com uma maior integração dos canais de comunicação mediados por fótons, em vez dos baseados em carga.

1.4 Consumo de energia

Inevitavelmente, o outro aspecto da dissipação nos sistemas cibernéticos é o consumo de energia. A eletrônica moderna tem sido capaz de fornecer dispositivos de ultra-energia, desempenhos escaláveis, sistemas mais eficientes e todas as gamas de soluções que podem ser aplicadas lucrativamente à escala maior. Se nos concentrarmos na escala humana onde os dispositivos pessoais (computação) estão e serão localizados cada vez mais, uma série de dispositivos de colheita de energia foram desenvolvidos, trabalhando nos gradientes disponíveis a partir de nossa própria atividade metabólica e comum: corrida, caminhada, respiração, sudorese, funções homeostáticas e gradiente térmico resultante em relação ao ambiente externo. Se olharmos para a microescala, devemos admitir que os sistemas biológicos ainda são insuperáveis em termos de eficiência energética, e só podemos adivinhar as razões. No momento da escrita, o mais poderoso sistema de computação não distribuída é o Summit, propriedade do Departamento de Energia dos Estados Unidos e hospedado no Laboratório Nacional de Oak Ridge. Possui uma capacidade computacional máxima de 196,5 peta operações de ponto flutuante por segundo (PFLOPS) e um pico de consumo de energia de 13 MW, o que significa que aproximadamente cada operação queima 66 pJ.[21] Uma das características do cérebro biológico, incluindo o humano, é sua arquitetura particular, onde a memória e a computação são co-localizadas.[12] Outro aspecto fundamental é o paralelismo maciço, onde cada canal de informação usando cerca de 10 fJ spike−1 (os trens de pico são aquelas sequências de potenciais de ação que podem ser medidas em neurônios e que fornecem entradas externas para circuitos corticais) versus 100 aJcommutation−1 para transistores atuais ativa vários circuitos e, portanto, aumenta sua pegada de processamento.[22] Portanto, agora podemos ver como uma única operação de ponto flutuante realizada pelo supercomputador mais poderoso é equivalente a 660 mil comutações de CMOS e a 6600 picos biológicos. Esta afirmação contém apenas considerar um cérebro biológico como uma máquina semelhante a Turing, desconsiderando outras funcionalidades que podem ser simultâneas à computação, o que, honestamente, nós pessoalmente achamos que é extremamente razoável acontecer.




2 Sistemas Cibernéticos Líquidos

Comparados com os sistemas robóticos convencionais à base de aço de silício (ou seja, predominantemente com um corpo rígido e eletrônica de estado sólido), os sistemas cibernéticos líquidos apresentam um corpo funcional disforme livre para se mover e se adaptar, eventualmente envolto por uma pele macia, ou mantidos juntos por tensão superficial (ver Figura 2). O corpo fornece todas as funções necessárias, incluindo armazenamento, processamento e relé de dados, sensoriamento para estímulos externos, mobilidade e armazenamento e distribuição de energia, como células biológicas. O corpo pode ser um líquido, como uma suspensão coloidal ou um gel. A pele pode ser um material de auto-cura, fornecendo assim capacidades tolerantes a falhas, no caso de ocorrer um derramamento parcial de líquido funcional. Eles oferecem enormes promessas, em termos de versatilidade, adaptabilidade, resiliência, arquitetura distribuída e autonomia.[23] Além disso, os líquidos representam componentes essenciais dos seres vivos e oferecem funções homeostáticas fundamentais. Os referidos sistemas cibernéticos de estado líquido artificial também foram identificados como Intelligent Liquid Integrated Functional Entity (I-LIFE), e seu desenvolvimento foi apontado para exigir foco em seus métodos e propriedades exclusivos, em vez de progredir através de uma mera modificação dos sistemas cibernéticos convencionais (estado sólido).[24] Nós abraçamos totalmente esta observação, como o leitor entenderá a partir do seguinte assunto. Do ponto de vista da pesquisa centrada no ser humano, o objetivo de desenvolver sistemas cibernéticos é a de expandir nossas próprias possibilidades, usando materiais e dispositivos que podem permitir sobreviver onde nosso corpo nu é limitado. As extensões cibernéticas poderiam ser integradas com interfaces adequadas para perseguir "ciborgues", organismos cibernéticos, permitindo extensões cognitivas, extensões físicas ou até mesmo extensões para recuperar deficiências, como próteses ativas.[25] Uma das direções mais intrigantes da pesquisa cibernética é aproveitar propriedades de metal líquido (LM), combinando fluidez intrínseca com boa condutividade elétrica e biocompatibilidade. Os LMs incluem gálio, bismuto e suas alusões, que são líquidas perto da temperatura ambiente.[26] Máquinas macias LM já foram descritas, conforme detalhado na Seção 2.2. Nosso foco aqui é o estudo de sistemas cibernéticos adequados, ainda não biologicamente integrados.


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Representação pictórica de um sistema autônomo de estado líquido (bolha vermelha em primeiro plano) explorando as nuvens de Júpiter e enviando dados de volta à Terra (não em escala). Adaptado com permissão.[23] Copyright 2017, The Authors. Publicado por Wiley-VCH.


Vamos descrever primeiro o aspecto computacional, onde "líquido" se refere a uma propriedade específica da rede neural, e dois diferentes em esquemas de implementação de materio, onde "líquido" se refere ao estado de agregação física, no seguinte.

2.1 Máquinas de Estado Líquido


2.1 Máquinas de Estado Líquido

Em ciência da computação, uma máquina de estado líquido (LSM) é um modelo computacional adequado para modelagem de circuitos biológicos e mais eficaz do que outros paradigmas, como máquinas de Turing ou atrativos que são mais usados para descrever a dinâmica de sistemas complexos.[27] A imagem LSM permite modelar computações em tempo real em fluxos contínuos de dados e pode ser adaptada ao spiking. O LSM opera como um núcleo projetando um espaço de baixa dimensionalidade (o universo espátulato cartesiano da entrada física) em um enorme espaço de dimensionalidade (o espaço configuracional termodinâmico do líquido), com a propriedade particular da conservação do tempo, ou seja, mantendo a ordem do tempo de entrada(Figura 3). Independentemente da saída específica, ainda é capaz de distinguir os estados de entrada que causaram essa resposta. Outra propriedade fundamental que o LSM deve possuir é a chamada separação: os estados líquidos devem ser significativamente diferentes, característica que naturalmente reflete sobre a separabilidade dos resultados computados.[28] Qual é o aspecto típico de um sistema baseado em LSM real? Aqui, "líquido" não significa necessariamente que o estado de agregação de um LSM "real" é líquido. O termo foi escolhido em neurociências computacionais onde o LSM foi desenvolvido para modelar a computação em sistemas biológicos de espiadores, para significar que o sistema de reservatórios é concebido como uma superfície líquida que exibe perturbações causadas por insumos externos. O LSM pertence ao campo da computação de reservatórios (RC), um caso especial de redes neurais artificiais (ANNs) onde, em vez de adaptar todas as conexões para minimizar o erro de treinamento, quase todos os pesos de conexão são fixos, e apenas o nível de saída é configurável.[29] Como seria que um LSM "real" poderia ser bem diferente de qualquer líquido que pudéssemos imaginar imediatamente. Por exemplo, uma colônia de formigas pode ser descrita pelo modelo LSM: composta por agentes, com um comportamento coletivo que não pode ser antecipado traçando o único agente. Cada formiga tem liberdade ilimitada de se locomover, e a transferência de informações ocorre apenas com formigas vizinhas que podem sentir as espécies químicas emitidas por cada agente.[30] Outro exemplo de LSM "real" é dado pelo sistema imunológico, cuja capacidade de patrulhar depende do movimento de proteínas forçadas a uma geometria segregada (capilares corporais), no entanto, capaz de orquestrar uma resposta coletiva sob certas condições(Figura 4). A introdução de lógicas estocásticas como o LSM em sistemas cibernéticos implica certas restrições sobre precisão, mas compensa totalmente isso apresentando por uma imunidade de ruído inerente, que permite uma implementação maciça, paralela e confiável.[31] O LSM é tão estável que foi mostrado como usar o padrão de interferência das ondas produzidas na superfície livre da água para implementar um modelo perceptron para executar o operador XOR Boolean e uma tarefa de reconhecimento de fala.[32]

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Esboço mostrando o conceito de um LSM: uma informação de baixa dimensão como entrada é projetada sobre o espaço interno do reservatório líquido que apresenta elementos com um diagrama de conexão aleatório e flutuante e uma alta dimensionalidade. O estado líquido resultante é então extraído, novamente tendo uma alta dimensionalidade, e transformado na saída adequada com as mesmas dimensões da entrada.
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Exemplos de LSMs: a) células neuronais com seu esquema de conexão d), b) colônias de formigas com seu e) esquema de interação, e c) imunoglobulinas e seu esquema de interação f.

Reproduzido com permissão.[30] Copyright 2017, a Royal Society.

2.2 O Conceito COgITOR

A história dos computadores de estado líquido materio remonta à década de 1900 e foi magistralmente resumida por Adamatzky, abrangendo máquinas algébricas hidráulicas, computadores analógicos, lógicas fluidas, mídia química excitante Belousov-Zabotinski, solucionadores de labirinto, lógicas de gotículas e mármores líquidos.[33] Seria bastante difícil imaginar um sistema cibernético não apenas capaz de realizar computação (embora a tarefa mais difícil), mas também fornecer esses meios, que são fundamentais para um robô autônomo, como mobilidade, gerenciamento de energia e sensoriamento. O conceito de um COlloIdal demonsTratOR (COgITOR; do tempo passivo latino de cōgəto, que significa "eu sou concebido") é apresentado na Figura 5. O conceito COgITOR pode alcançar, ao mesmo tempo, sensoriamento distribuído, processamento de informações massivamente paralela, coleta de energia, auto-cura e capacidades de adaptação de forma. Está muito longe dos sistemas robóticos sólidos/macios convencionais.[34] O COgITOR possui uma porção líquida segregada dentro de invólucros flexíveis: uma camada externa sensoriante, uma camada interna de armazenamento/computação e uma construção transversal de colheita de energia. Uma concha de sensor de pressão distribuída possui canais deformáveis contendo um líquido eletricamente condutor (poli (3,4-etilenodioxiofene) sulfonato de estireno (PEDOT:PSS), líquido iônico, LMs, etc.), reagindo a estímulos externos por uma variação de impedância entre seus nós de rede, como consequência da bombeamento líquido.[35] Os canais são projetados como rede aleatória, proporcionando uma cobertura suficiente, porém econômica (em termos de contato com elementos) da superfície curva: essa escolha permite uma economia substancial em matérias-primas e energia, ao mesmo tempo em que atuada às demandas de cobertura e conectividade. Estruturas desordenadas mostram, de fato, um alto grau de invariância em escala.[36] Uma camada de sensoriamento em um robô padrão é perfeitamente segregada, tipicamente composta de uma infinidade de elementos idênticos, conectados à CPU onde sua localização exata no corpo é reconstruída.[37] Uma solução/suspensão é obviamente amorfa e homogênea em escala macroscópica, comportando-se como um único componente holonômico (=holográfico em um sentido topológico e dinamicamente flutuando entre microestados). Pode até mostrar comutação resistiva; no caso, o coloide contém, por exemplo, nanopartículas (NPs) que passam por um redox reversível em sua superfície.[38] Os dispositivos de comutação resistiva (RSDs) mostraram-se para permitir a implementação de qualquer expressão booleana através de "lógica implicante", tornando possível realizar um sistema de controle simples incorporado em um líquido.[39] É possível realizar o processamento de dados no COgITOR, como demonstrado em vários experimentos usando frentes de onda de excitação em mídia não linear ativa através da reação De Belousov-Zhabotinsky, e propagando lamellopodia no molde de lodo Physarum Polycephalum.[4041] Propomos permitir a computação de estado líquido usando "tectomers:" resíduos de oligogólio bi, tri ou tetra-antenas em torno de uma cadeia central de hidrocarbonetos, emergindo novos biomateriais potencialmente usados como agentes terapêuticos.[4243] É possível medir uma resposta ferroelétrica estável refletindo o estado cristalino versus amorfo, em uma gota de tectomers em solução.[44] Ativado por estímulos elétricos aplicados por uma rede aleatória de eletrodos, o estado ferroelétrico afetará a impedância eletrônica, conhecida por pequenos conjuntos de moléculas.[45] Portanto, por meio da espectroscopia de impedância de micro-ondas (MIS), hoje implementada em ferramentas modernas de caracterização para fornecer uma gama mais ampla de propriedades materiais, poderia ser possível sentir o status de agregação de moléculas tectomer. A energia associada a essa espectroscopia (na faixa de μeV) é pequena o suficiente para não perturbar nem mesmo as menores forças de interação entre moléculas (no caso da água, a ligação de hidrogênio sendo >10 meV). A espectroscopia de impedância é bem conhecida por ser uma técnica precisa para estudar cinética de cristalização de polímeros, através da parte real da permitividade.[46] Agora imagine a geometria de inspeção que precisamos coletar, com uma razoável relação sinal-ruído (SNR), o espectro de impedância da camada de computação sobre uma concha esférica. Não é difícil acabar com uma distribuição esférica de ondas eletromagnéticas irradiando do centro da concha em direção ao ambiente externo. A abordagem de colocar um chip de leitura in situ já foi resolvida, para o que diz respeito ao monitoramento em tempo real no tecido através de um × 100 × 50 μm3 rádio CMOS de ultra-potência (6,18 μW).[47] O mesmo circuito integrado (IC) também poderia ser capaz de gerar estímulos elétricos direcionados em uma quantidade discreta de loci colocada na concha esférica, usando eletrodos monopolares com um terreno comum colocado no centro ou ao longo da circunferência, ou eletrodos bipolares submetendo-se a cada lócus do campo elétrico sem afetar toda a massa, seja aplicando o campo elétrico ortogonal à concha ou dentro do plano shell.

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Layout do COgITOR. Camada externa: rede aleatória para detecção, formada por uma triangulação delaunay de canais ocos que hospedam líquido condutivo eletricamente (ou ionicamente); camada interna: concha esférica contendo o líquido funcional usado para computação; construção transversal: três recipientes cilíndricos hospedando um FF usado para gerar uma pequena quantidade de energia elétrica colhendo o gradiente térmico ao qual o dispositivo é submetido.

Não obstante a biestabilidade das moléculas funcionais dispersas no líquido funcional, o COgITOR representará um processador líquido verdadeiramente holonômico, promovendo uma compreensão mais geral do processamento de informações, com base em estruturas teóricas adequadas, como a lógica Fourier ou a teoria do cérebro holonômico.[48] Um conjunto complexo de estados mapeados na superfície esférica do nosso processador holonômico pode ser imediatamente acessado por uma antena omnidirecional a bordo do IC para lidar com informações distribuídas; através de uma plataforma biomimética sintética, novos paradigmas e lógicas de computação poderiam ser implementados.[49] Sistemas cibernéticos convencionais fazem uso das CPUs perfeitamente segregadas que todos conhecemos, onde a reconfiguração é possível tipicamente em nível de software (como em uma rede neural adaptativa) ou às vezes no nível de hardware, quando a programação é necessária (como no field programmable gate array [FPGA]). Além da entrada elétrica e da saída eletromagnética da concha computacional, a comunicação inter-molecular (ou inter-partícula) é possível, permitindo um espectro completo de possibilidades, como um cérebro interconectado envolvido em uma interação externa. Esquemas de comunicação molecular viáveis envolvem moléculas menores e requerem necessariamente alguma energia para ser sustentada, mas muito menor do que a eletrônica padrão. A comunicação molecular está conduzindo seus pensamentos enquanto você lê essas linhas, e várias espécies químicas são usadas para preencher a lacuna entre os neurônios e continuar a propagação do sinal.[50] Além disso, moléculas biológicas podem ser previstas para permitir a computação, como por exemplo microtúbulos, que são polímeros proteicos (tubulinas), que foram mostrados para permitir oscilações de tensão acima de 40 MHz em um ambiente solvated.[51] A maciez intrínseca de um COgITOR seria naturalmente compatível com componentes biológicos, se não células, órgãos e pequenos organismos vivos.

Para tornar totalmente autônomo o COgITOR, devemos pensar em como armazenar energia mantendo a natureza líquida do meio, como colher alguns campos potenciais disponíveis no ambiente e como distribuir essa energia dentro da massa líquida.[52] A tecnologia chamada Coletora de Energia Hismomagnetic HydRODYNAmic (TORODYNA) usa um coloide, explorado para colher energia de um pequeno gradiente de temperatura. A ideia por trás deriva do potencial termofísico de FFs que são suspensões de NPs magnéticos dispersos em líquidos não magnéticos cujos processos de fluxo e transporte de energia podem ser controlados ajustando o campo magnético externo B.[53] Explorando o efeito de advecção termomagnética (gradiente térmico paralelo ao campo magnético externo) de um FF contido em uma geometria de loop fechado, foi mostrado como alcançar a conversão elétrica direta de um gradiente térmico tão baixo quanto 1,25 K, até >10 μW K−1 com apenas 4 mL de FF.[16] Tubos macios segregados coaxialmente poderiam ser usados, permitindo uma circulação de laço fechado para o FF em cada um, usando bobinas para extrair energia por indução. Um gradiente térmico é normalmente estabelecido entre a porção mais próxima da luz e o lado oposto sombreado da tubulação, proporcionando uma demonstração de geração de energia mesmo no escuro. Existem outras tecnologias disponíveis para alcançar gradiente térmico por meio de materiais de estado líquido, para mencionar o efeito termoelétrico mais interessante em polímeros condutores/misturas líquidas iônicas, alcançando até 42 μW m−1 K−2.[54] Na robótica padrão, a energia é colhida por meio de dispositivos de estado sólido, de forma semelhante à proposta aqui. A principal diferença é representada por uma capacidade de colheita multi-efeito, intrínseca de coloides heterogêneos com uma composição complexa que pode, por exemplo, mostrar tanto piroeletricidade quanto triboeletricidade, enquanto os dispositivos convencionais de estado sólido são menos flexíveis nesse sentido.[55]

A aparência estética dos futuros sistemas cibernéticos poderia ser mais diversificada em formas amorfas, pois poderia ser dotada de características transformáveis, de uma forma amorfa a outra forma específica sob estímulo ou auto-reconfiguração. A rigidez de todo o sistema também poderia ser projetada incapaz de extrema dureza para realizar tarefas difíceis, para maciez fluidica. No entanto, a automobilidade também seria favorável, proporcionando vantagens opcionais para a colheita de energia. A fusão, a autorrotação e a locomoção, por exemplo, foram induzidas de forma controlada em um LM por meio de um campo elétrico externo.[56] Outra propriedade, fundamental para sistemas autônomos e, em particular, para exploração, é a capacidade de operar como um sistema de grande porte ou dividir em agentes menores que possam cooperar como um enxame, o que já foi demonstrado no estado líquido.[57] Também foram observados motores de estado líquido, na aplicação específica das bombas.[58] Máquinas macias LM apresentam fenômenos incomuns e são praticamente impossíveis de perceber usando componentes rígidos padrão.[59]

O esquema de implementação do COgITOR apresenta um novo conceito: robótica habilitada para estado líquido com uma nova abordagem holística, como fronteira extrema da ciência material aplicada e da nanotecnologia, imitando células (adaptação, auto-cura) e redes neurais líquidas (tolerantes a falhas). Ele terá impactos profundos na computação de borda complexa holística, permitindo volumes computacionais zettascale ultra-power e tempo. Do ponto de vista social, isso se transformará em impactos indiretos positivos no futuro, como todos os campos onde são exigidos big data e poder computacional: por exemplo, unidade autônoma e veículos inteligentes, futuras interfaces adaptativas de máquinas humanas (por exemplo, implantes integrados) e realidade aumentada.

2.3 Processadores macios holonômicos

A computação analógica óptica representa uma rota de alto risco de alto ganho cuja exploração acabou de começar. Um dos resultados mais notáveis alcançados até agora é a observação da interação entre raios laser e um meio de hidrogel: o raio laser é capaz de modificar a distribuição de moléculas no hidrogel por um lado, e receber um efeito focalizador por outro lado, enquanto normalmente o feixe é ampliado durante a viagem.[60] O mesmo hidrogel é capaz, além disso, de atuar como facilitador de interação distribuída, pois dois raios laser "sentem" uns aos outros mesmo quando seus campos ópticos não são sobrepostos. Tal interação é incapaz, o que representa o ingrediente fundamental para projetar paradigmas computacionais práticos(Figura 6). Lembramos, como esclarecido na Seção 2.1,que "líquido" não significa necessariamente que o sistema cibernético possui um estado de agregação líquida. Este experimento em particular sugere-nos a procurar uma forma mais geral de não-localidade, como, por exemplo, na mecânica quântica. Relatividade e teoria quântica implicam totalidade não dividida,na qual a análise em partes distintas e bem definidas não é mais relevante. O holograma é um exemplo prático que nos permite identificar o significado dessa totalidade individua, um conceito radical muitas vezes desconsiderado ao lidar com efeitos quânticos, em particular, na matéria condensada. Não há aplicação de bijetivo direto conectando o objeto real e o holograma; em vez disso, podemos encontrar uma correspondência entre cada região do padrão de interferência e realidade, e uma correspondência entre cada região da realidade e todo o padrão de interferência.[61] Experimentos típicos, particularmente aqueles concebidos no campo da matéria condensada, utilizam instrumentos de caracterização que implicam uma correspondência semelhante ao caso dos hologramas: não há aplicação bijetiva direta conectando o instrumento e a realidade, mas sim uma correspondência entre a imagem da realidade (espectro, projeção, análise de qualquer tipo) e a própria realidade. Quebrar a cadeia de implicações e inserir múltiplos loops com dispositivos complexos inevitavelmente reduzem o potencial, computacional em nosso caso. Além disso, é fácil imaginar que novas plataformas computacionais podem ser concebidas em matrizes macias não segregadas. O paralelismo maciço, devido à arquitetura não-von Neumann (não-sequencial) é possível em um meio holográfico, onde a interferência entre duas ou mais ondas eletromagnéticas (coerentes, monocromáticas) é armazenada como modificação física de seu status, e o simples funcionamento de difundindo um padrão de luz no mesmo meio corresponde a um grande número de operações binárias. A holografia quântica é, hoje em dia, um campo em rápido desenvolvimento, onde a tecnologia já permitiu a holografia eletrônica na ciência dos materiais e a imagem de potenciais eletrostáticos e campos magnéticos, raios-X, formas de onda de pulso femtosegundo (holografia espectral), e mais geralmente onde um sinal aperiódico capaz de sofrer interferências é encontrado, como ondas sonoras.[62] A holografia quântica coloca suas raízes em dois domínios fundamentais: a gravitação quântica, buscando análogos de buraco negro que poderiam ser facilmente testados em laboratório, e biologia, onde alguns estudos têm destacado a natureza holográfica quântica do nosso sistema de percepção (não apenas percepção visual).[6364] Devemos salientar que um potencial quântico está lá, e independentemente da natureza da matéria, estamos localmente afetando/interagindo, mas teremos uma perturbação não local de nossos estados. O potencial quântico é descrito no que é conhecido como mecânica bohmiana ou teoria de De Broglie-Bohm, um campo em rápida expansão, incluindo múltiplas extensões à relatividade, magnetismo e análogos quânticos hidrodinâmicos.[65] Para isso, uma máquina holográfica quântica concebida para explorar o potencial quântico será incommensuravelmente mais rápida do que qualquer outra máquina clássica, onde tais efeitos não-locais podem ser vistos como ruído! Armazenar e computar informações inerentemente impulsionam a pesquisa para densidades de embalagem extremamente altas, mudando de clássico para física quântica (partícula, molecular), química e ciência dos materiais com a desvantagem de exigir equipamentos muito caros e estados de matéria exótica ou matéria. O paralelismo intrínseco dos sistemas holográficos, devido à presença de várias unidades de processamento elementares (as moléculas ou monômeros dispersos em um hidrogel ou um solvente), sugere que um dispositivo lógico de estado líquido poderia ser usado com arquiteturas não convencionais, como as holonômicas.[66] As soluções para armazenamento e leitura de dados em liquido requerem um suporte físico capaz de alterar a configuração sob um estímulo físico externo que poderia envolver campo elétrico, ondas eletromagnéticas, luz, vibrações acústicas, calor e estímulos químicos. Que tipo de processos poderiam ser desencadeados por tais estímulos? A configuração espacial de uma molécula, por exemplo, pode alternar reversivelmente entre estados enrolados, compactos e estendidos, influenciando assim muitas propriedades ópticas e eletrônicas.[44] Assim, por exemplo, o estado de impedância coletiva de uma gotícula depende da configuração espacial média das moléculas solvadas. Reações químicas reversíveis também podem ser desencadeadas, por exemplo, sob o efeito de uma luz específica, resultando em transições de ordem-desordem ou em transições de ordem.[67] Magnetização é outra propriedade que pode ser facilmente ajustada, em resposta a variações de temperatura, pressão e campos externos.[68]

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Interação hidrogel com dois raios laser paralelos: memória e efeitos computacionais são demonstrados. A: evolução temporal da intensidade máxima dos dois feixes quando a separação espacial entre eles é de 200 μm, mostrando que desligar o feixe 2 é seguido por um aumento da intensidade do feixe 1. Resultados semelhantes foram observados em B, reduzindo a separação do feixe para 25 μm. Em C, a simulação numérica dos feixes é mostrada, para o caso B.

Reproduzido com permissão.[59] Copyright 2020, Academia Nacional de Ciências.

Vamos agora definir o cenário físico: um coóide de processador macio holonômico cujo volume é 1 L contém informações cujo tamanho físico é limitado pela convolução entre o tamanho do material quanta (moléculas, NPs, domínios de coerência, etc.) e o comprimento de onda usado para escrever/apagar informações. A tecnologia atual permite trabalhar com fontes de luz coerentes relativamente baratas e poderosos elementos de foco baseados em elementos, com o menor volume afetado pela luz pode ser de cerca de 500 × 500 × 500 nm3. A quantidade total de informações armazenadas na esfera 1 L poderia, portanto, exceder 1012 domínios de coerência. Agora, para dar uma estimativa da velocidade da computação teórica, vamos combinar os melhores resultados alcançados até agora na modulação espesso de feixes de luz e fazer a suposição de trabalhar com um único feixe. O modulador óptico mais rápido já desenvolvido foi demonstrado com SNR suficiente até 1 GHz, o que significa que é possível alcançar 1 giga de operações holográficas por segundo (GHOPS).[69] Qual é a equivalência efetiva entre operações holográficas e operações binárias? Uma lógica holográfica normalmente funciona sobre o espectro contínuo, em vez de um binário. O alcance dinâmico de experimentos ópticos típicos pode ser de até 60 dB, precisão que pode ser traduzida em 20 bits de precisão. Isso não é particularmente competitivo com lógicas binárias, mas devemos reconhecer que a precisão poderia ser aumentada operando em um modo digital (luz e escuridão) em vez de contínua (todos os tons entre eles).[70] A álgebra holográfica tem características distintas, como filtragem ou correlação cruzada e associação, bem como lógica holográfica (ou Fourier). Nem a identidade nem a implicação são relevantes para a lógica holográfica, pois a única operação lógica permitida é, dado o padrão A e o padrão B, até que ponto ambos compartilham um padrão específico C de tamanho commensurável.[48] Uma estimativa razoável de equivalência entre lógica binária e lógica holográfica é dada pelo número de elementos que interagem simultaneamente; para cada informação injetada no sistema, todos os domínios de informação estabelecidos estão interagindo e concordando com a saída; portanto, a resposta depende do tamanho do sistema.[70] Em nosso cenário, 1 L será capaz de processar 1021 operações por segundo, com um consumo de energia próximo a 1 W. Ao digitar, esta máquina está fornecendo ≈5 × 1010 FLOPS e pode ser comparado com um processador macio holonômico com um volume de 5 pl, que é ligeiramente maior do que o volume de gotículas ejetadas em impressoras comerciais de jato de tinta. Há alguma restrição de forma? Embora o sistema seja intrinsecamente disforme, como dito anteriormente, ele deve ser interfaceado com o mundo externo, para transmitir o fluxo de informações para um canal convencional, como fibras ou condutores elétricos, até que meios mais compatíveis tenham sido desenvolvidos. Como tal, uma esfera ou um toro são mais adequados para maximizar o volume e minimizar a superfície externa, onde a densidade de domínios de coerência é a figura do mérito. Por serem incompressíveis, os processadores líquidos não responderiam às flutuações de pressão ambiental, enquanto as variações de temperatura afetariam a densidade e, portanto, produziriam uma expansão (contração) do diâmetro do processador que poderia ser facilmente compensada pela óptica adaptativa. Pelo contrário, se a figura do mérito não for orientada para cálculos, mas orientada para a detecção, outras formas poderiam ser ótimas: uma membrana líquida fina, por exemplo, interceptaria ondas perpendiculares (som, ondas de rádio, feixes de luz, etc.) e perceberia o que é geralmente conhecido com o termo "computação morfológica", para o caso de propagação de vibrações mecânicas.[71] Um exemplo interessante de computação morfológica é dado por teias de aranha que, sob certas circunstâncias, têm se mostrado um sistema dinâmico contendo nós de rosca.[72]

2.4 O Conceito de Autolografia

Nesta última seção, vamos propor o conceito de autolografia, representando o esquema perfeito para o sistema cibernético de quarta ordem: um sistema fractal capaz de se reconfigurar, onde a informação é processada em um espaço de baixa dimensão. A Figura 7 dá uma visão simbólica de tal conceito, onde o volume é dividido em domínios de coerência (os círculos de diferentes diâmetros), e as informações são processadas a partir do centro (onde a estrela está localizada e irradia sua luz em diferentes tons, dependendo da distância da fonte de luz) à periferia, e da periferia para o centro (onde as sombras são lançadas em tons diferentes, dependendo do inverso da distância da fonte de luz). Como implementar esse quadro? A produção de um sistema autolográfico poderia ser feita usando os mesmos ingredientes descritos na seção anterior para a realização da memória holonômica macia, adicionando um mecanismo para permitir que o sistema produza resultados computacionais (saída) com a mesma natureza física da entrada, para que os dois possam interferir e produzir uma modificação ativa e instantânea da estrutura do sistema. A parte de entrada requer uma configuração óptica para focar na superfície do sistema autolográfico um laser de comprimento de onda tunable e padronizar geometricamente a distribuição de luz com moduladores bastante rápidos (na faixa de kHz) que representarão a entrada óptica. Escrever a memória exigirá o uso de materiais fotoativos, ou seja, bacteriorhodopsin, azopolímeros, tectomers, cristais líquidos ou combinações de elementos inorgânicos/orgânicos, como pontos quânticos de grafeno e NPs ZnO.[73] O princípio na base da escrita é que a interferência entre o padrão laser projetado na memória holonômica (carregando informações codificadas por fase) e as moléculas ativas induzirão localmente os fotocarriers e iniciarão uma mudança de configuração estérica em razão de uma certa quantidade de energia transferida pelo raio laser em uma frequência adequada. Outra abordagem para o volume de memórias holográficas foi desenvolvida utilizando-se bacteriorhodopsin, uma proteína biológica isolada do Halobacterium salinarum, que é responsável pela atividade fotossintética e potencial trans-membrana, e apresenta robustez extrema, tornando-a adequada para aplicações reais. Tal molécula permite que os dados sejam lidos e escritos em paralelo, convertendo energia leve em energia conformacional molecular e vice-versa.[7475] Uma vez que a memória é escrita, a mesma configuração óptica pode ser usada para induzir a lasção aleatória omnidirecional dentro do sistema holonômico em direção ao ambiente externo, focando uma quantidade suficiente de energia. Vários materiais, como NPs ZnO, embutidos em uma matriz de polímeros ou cristais líquidos auto-montados semelhantes a fibras poderiam ser usados como fontes aleatórias de lasagem, que é tipicamente registrado como um espectro de fluorescência.[76-78] Além disso, as nanoflowers Ag têm sido mostradas para melhorar muito o campo eletromagnético por causa de sua estrutura multi-ramificada e permitir a banda larga plasmônica moagem aleatória.[79] A emissão aleatória de laser com feedback incoerente, centrada em 618 nm, já foi observada, por exemplo, a partir de rhodamina B incorporada em um xerogel monolítico quando excitada por um laser pulsado de 532 nm.[80] O raio laser omnidirecional com simetria esférica se expandirá do ponto focal em direção à parte externa do sistema autolográfico, coletando informações de viajar através do líquido "escrito". Para este objetivo, os NPs ZnO são fundamentais para a operação bem-sucedida, provando uma geração aprimorada de fotocarrier de um lado e alterações conformais reversíveis como resultado de cargas de superfície do outro lado. As tarefas computacionais (aprendizagem) do sistema autolográfico se manifestarão na resposta de reflexão/atenuação associada aos estímulos ópticos. A parte inerte, não responsiva e não funcionalizada da amostra será idealmente uma mistura de solventes, como água, etanol e líquidos iônicos, eletroquimicamente estáveis com baixa pressão de vapor, proporcionando um ambiente adequado para suportar funcionalidades holonômicas. Líquidos iônicos curáveis usados como solventes podem ajudar a reduzir os graus de liberdade, criando um material macio em vez de um líquido.

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Universo holográfico fractal. Reprodução de "Concentric Rinds", maio de 1953, gravura de madeira de Maurits Cornelis Escher feita por Magister Tudertinus Daniele Parasecolo, madeira inlay 2020, foto de A. Chiolerio.

3 Conclusão

Vimos como a evolução lógica dos sistemas cibernéticos para a quarta ordem de complexidade ainda está incompleta, do ponto de vista experimental. O estado da arte das arquiteturas binárias contemporâneas von Neumann atingiu várias limitações que impedem um aumento adicional na densidade de elementos computacionais, e diferentes abordagens estão em estudo para superar esses problemas e oferecer novos paradigmas. Os LSMs, do ponto de vista computacional, são um desses modelos interessantes, cujo equivalente no mundo experimental é representado por sistemas cibernéticos líquidos materio. O conceito COgITOR fornece um dispositivo de estado líquido amorfo capaz de se adaptar a ambientes/choques extremos com perda limitada de funcionalidade (tolerante a falhas); possui uma abordagem holonômica para armazenamento/processamento e leitura de informações, com um paralelismo maciço intrínseco ativado pelo grande número de unidades de processamento elementares. Os domínios de coerência podem ser programados localmente usando sinais elétricos e abordados simultaneamente interferindo com ondas eletromagnéticas emitidas por uma antena embarcada, mas entradas e saídas não compartilham a mesma natureza física. Para completar a estrutura experimental, é necessário um último passo: o sistema autolográfico, onde os coloides funcionais opticamente responsivos são escritos por um laser acoplado a um modulador óptico digital de alta velocidade e podem produzir lasagem omnidirecional aleatória para leitura do estado coletivo, enquanto a interferência entre ondas de propagação para frente e para trás é capaz de modificar ainda mais os estados internos do sistema e permitir a computação, pois tanto a entrada quanto a saída compartilham a mesma natureza física (eletromagnética).


Agradecimentos

O autor deseja reconhecer A. Adamatzky, A. Asvarov, G. Digregorio e M.B. Quadrelli.


FONTE: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202000120

TRADUÇÃO: B

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