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 construído 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 construído 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 transição 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
seqüencial 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 seqüencial 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 escritos, 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 conseqüentemente 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, freqüentemente 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 possível 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.
