Os nano-ouvidos são formados por camadas atomicamente finas de molibdenita. [Imagem: Case Western Reserve University]

     Membranas com a espessura de poucos átomos estão permitindo construir "nano-ouvidos" superpotentes, capazes de receber e transmitir uma faixa de frequências muito acima daquela que o ouvido humano pode ouvir. As membranas atomicamente finas são trilhões de vezes - 10 seguido de 13 zeros - mais finas do que o tímpano humano. A ideia é construir uma nova geração mais eficiente e ultraminiaturizada de dispositivos, incluindo não apenas microfones e alto-falantes, mas toda uma gama de tecnologias sônicas - brocas, sistemas de levitação e raios tratores são alguns exemplos.

         O problema em miniaturizar os dispositivos sônicos está justamente na obtenção de uma faixa dinâmica mais larga."No final, precisamos de transdutores que possam manipular sinais sem perder ou comprometer a informação, tanto no 'teto do sinal' (o nível mais alto de um sinal não distorcido), quanto no 'piso de ruído' (o menor nível detectável)," explicou o professor Philip Feng, da Universidade Case Western, nos EUA.

Membranas atômicas

         O tímpano humano normalmente tem um alcance dinâmico de 60 a 100 dB na faixa de 10Hz a 10kHz, e nossa audição diminui rapidamente fora dessa faixa de frequência. Outros animais, como o gato doméstico ou a baleia beluga, podem ter faixas dinâmicas comparáveis ou ainda mais amplas em bandas de frequência mais altas. As membranas vibratórias em nanoescala desenvolvidas pela equipe foram fabricadas de camadas atômicas de cristais semicondutores. Foram testadas de uma a quatro camadas de cristais de molibdenita (MoS2), medindo 0,7, 1,4, 2,1 e 2,8 nanômetros, respectivamente. Cada membrana mede 1 micrômetro de diâmetro.

Os nanotímpanos alcançam a qualidade de audição dos gatos. [Imagem: Case Western Reserve University]

Audição dos gatos

          O resultado é um nano-ouvido superior ao ouvido humano, comparável em capacidade de detecção ao ouvido de um gato. As nanomembranas apresentam uma excelente capacidade de "sintonização", o que significa que seus tons podem ser manipulados esticando as membranas usando forças eletrostáticas, semelhante ao que se faz quando se afina o som de um instrumento musical. O consumo de energia fica na faixa dos picowatts (10-12 Watt) aos nanowatts (10-9 Watt) para um funcionamento sustentado.

Bibliografia:

Electrically tunable single- and few-layer MoS2 nanoelectromechanical systems with broad dynamic range

Jaesung Lee, Zenghui Wang, Keliang He, Rui Yang, Jie Shan, Philip X.-L. Feng

Science Advances

DOI: 10.1126/sciadv.aao6653

Nano-ouvido supera tímpano humano

Os nano-ouvidos são formados por camadas atomicamente finas de molibdenita. [Imagem: Case Western Reserve University]

     Membranas com a espessura de poucos átomos estão permitindo construir "nano-ouvidos" superpotentes, capazes de receber e transmitir uma faixa de frequências muito acima daquela que o ouvido humano pode ouvir. As membranas atomicamente finas são trilhões de vezes - 10 seguido de 13 zeros - mais finas do que o tímpano humano. A ideia é construir uma nova geração mais eficiente e ultraminiaturizada de dispositivos, incluindo não apenas microfones e alto-falantes, mas toda uma gama de tecnologias sônicas - brocas, sistemas de levitação e raios tratores são alguns exemplos.

         O problema em miniaturizar os dispositivos sônicos está justamente na obtenção de uma faixa dinâmica mais larga."No final, precisamos de transdutores que possam manipular sinais sem perder ou comprometer a informação, tanto no 'teto do sinal' (o nível mais alto de um sinal não distorcido), quanto no 'piso de ruído' (o menor nível detectável)," explicou o professor Philip Feng, da Universidade Case Western, nos EUA.

Membranas atômicas

         O tímpano humano normalmente tem um alcance dinâmico de 60 a 100 dB na faixa de 10Hz a 10kHz, e nossa audição diminui rapidamente fora dessa faixa de frequência. Outros animais, como o gato doméstico ou a baleia beluga, podem ter faixas dinâmicas comparáveis ou ainda mais amplas em bandas de frequência mais altas. As membranas vibratórias em nanoescala desenvolvidas pela equipe foram fabricadas de camadas atômicas de cristais semicondutores. Foram testadas de uma a quatro camadas de cristais de molibdenita (MoS2), medindo 0,7, 1,4, 2,1 e 2,8 nanômetros, respectivamente. Cada membrana mede 1 micrômetro de diâmetro.

Os nanotímpanos alcançam a qualidade de audição dos gatos. [Imagem: Case Western Reserve University]

Audição dos gatos

          O resultado é um nano-ouvido superior ao ouvido humano, comparável em capacidade de detecção ao ouvido de um gato. As nanomembranas apresentam uma excelente capacidade de "sintonização", o que significa que seus tons podem ser manipulados esticando as membranas usando forças eletrostáticas, semelhante ao que se faz quando se afina o som de um instrumento musical. O consumo de energia fica na faixa dos picowatts (10-12 Watt) aos nanowatts (10-9 Watt) para um funcionamento sustentado.

Bibliografia:

Electrically tunable single- and few-layer MoS2 nanoelectromechanical systems with broad dynamic range

Jaesung Lee, Zenghui Wang, Keliang He, Rui Yang, Jie Shan, Philip X.-L. Feng

Science Advances

DOI: 10.1126/sciadv.aao6653

Foto do protótipo ainda sem as conexões elétricas. O efeito iridescente é produzido pelas nanoestruturas da metalente. [Imagem: Harvard SEAS]

          Embora seja um dispositivo básico e ainda rudimentar em comparação com o olho humano, o protótipo é uma demonstração de conceito de um olho artificial controlado eletronicamente. "Esta pesquisa combina avanços na tecnologia dos músculos artificiais com a tecnologia de metalentes para criar uma metalente ajustável que pode mudar seu foco em tempo real, assim como o olho humano," disse o pesquisador Alan She. "Fomos um passo além rumo ao desenvolvimento da capacidade de corrigir dinamicamente aberrações como o astigmatismo e o deslocamento da imagem, que o olho humano não consegue fazer naturalmente," acrescentou.

Metalente com músculo artificial

          As metalentes são superfícies planas dotadas de nanoestruturas projetadas com precisão para focar a luz de uma determinada maneira - elas são construídas com a mesma tecnologia dos metamateriais e das metassuperfícies. Enquanto as metalentes feitas até agora eram minúsculas, a equipe já consegue fabricar protótipos até na faixa dos centímetros. Para isso, eles tiveram que desenvolver um algoritmo que comprime a quantidade de dados envolvidos no projeto das nanoestruturas que manipulam a luz. "Como as nanoestruturas são minúsculas, a densidade de informações em cada lente é incrivelmente alta," explicou She. "Se você passar de uma lente de 100 micrômetros para uma lente na faixa dos centímetros, você aumenta a informação necessária para descrever a lente por 10.000. Sempre que tentamos aumentar a lente, só o arquivo do projeto salta para a casa dos gigabytes ou mesmo terabytes."

          No olho humano, a lente - o cristalino - é circundada pelo músculo ciliar, que estica ou comprime a lente, alterando seu formato para ajustar sua distância focal. No dispositivo robótico, esse músculo foi substituído por um elastômero dielétrico transparente que tem como propriedade óptica a capacidade de fazer com que a luz viaje com baixo nível de perda, para não interferir com a imagem. O músculo artificial de elastômero é controlado eletricamente. À medida que ele se estende, os nanopilares se deslocam na superfície da metalente, alterando a forma como a lente inteira foca a luz. A metalente pode ser ajustada controlando tanto a posição dos pilares em relação aos vizinhos quanto o deslocamento total das nanoestruturas.

Nos testes, a metalente adaptativa focaliza os raios de luz em um sensor de imagem de uma câmera (esquerda). Um sinal elétrico controla a forma da metalente para produzir as frentes de onda ópticas desejadas (mostradas em vermelho), resultando em melhores imagens. [Imagem: Second Bay Studios/Harvard SEAS]

Uso eletrônico

          Os testes mostraram que esse olho artificial primitivo consegue simultaneamente focar a luz, controlar aberrações causadas por astigmatismos, bem como executar deslocamentos da imagem. Embora seja um conceito promissor para óculos e lentes de contato inteligentes no futuro, essa tecnologia deverá encontrar aplicações mais prontamente em aparelhos eletrônicos, como câmeras, e em microscópios e telescópios.

Bibliografia:

Adaptive metalenses with simultaneous electrical control of focal length, astigmatism, and shift

Alan She, Shuyan Zhang, Samuel Shian, David R. Clarke, Federico Capasso

Science Advances

Vol.: 4: eaap9957

DOI: 10.1126/sciadv.aap9957

Large area metalenses: design, characterization, and mass manufacturing

Alan She, Shuyan Zhang, Samuel Shian, David R. Clarke, Federico Capasso

Optics Express

Vol.: 26, Issue 2, pp. 1573-1585

DOI: 10.1364/OE.26.001573

Olho eletrônico combina lente plana com músculo artificial

Foto do protótipo ainda sem as conexões elétricas. O efeito iridescente é produzido pelas nanoestruturas da metalente. [Imagem: Harvard SEAS]

          Embora seja um dispositivo básico e ainda rudimentar em comparação com o olho humano, o protótipo é uma demonstração de conceito de um olho artificial controlado eletronicamente. "Esta pesquisa combina avanços na tecnologia dos músculos artificiais com a tecnologia de metalentes para criar uma metalente ajustável que pode mudar seu foco em tempo real, assim como o olho humano," disse o pesquisador Alan She. "Fomos um passo além rumo ao desenvolvimento da capacidade de corrigir dinamicamente aberrações como o astigmatismo e o deslocamento da imagem, que o olho humano não consegue fazer naturalmente," acrescentou.

Metalente com músculo artificial

          As metalentes são superfícies planas dotadas de nanoestruturas projetadas com precisão para focar a luz de uma determinada maneira - elas são construídas com a mesma tecnologia dos metamateriais e das metassuperfícies. Enquanto as metalentes feitas até agora eram minúsculas, a equipe já consegue fabricar protótipos até na faixa dos centímetros. Para isso, eles tiveram que desenvolver um algoritmo que comprime a quantidade de dados envolvidos no projeto das nanoestruturas que manipulam a luz. "Como as nanoestruturas são minúsculas, a densidade de informações em cada lente é incrivelmente alta," explicou She. "Se você passar de uma lente de 100 micrômetros para uma lente na faixa dos centímetros, você aumenta a informação necessária para descrever a lente por 10.000. Sempre que tentamos aumentar a lente, só o arquivo do projeto salta para a casa dos gigabytes ou mesmo terabytes."

          No olho humano, a lente - o cristalino - é circundada pelo músculo ciliar, que estica ou comprime a lente, alterando seu formato para ajustar sua distância focal. No dispositivo robótico, esse músculo foi substituído por um elastômero dielétrico transparente que tem como propriedade óptica a capacidade de fazer com que a luz viaje com baixo nível de perda, para não interferir com a imagem. O músculo artificial de elastômero é controlado eletricamente. À medida que ele se estende, os nanopilares se deslocam na superfície da metalente, alterando a forma como a lente inteira foca a luz. A metalente pode ser ajustada controlando tanto a posição dos pilares em relação aos vizinhos quanto o deslocamento total das nanoestruturas.

Nos testes, a metalente adaptativa focaliza os raios de luz em um sensor de imagem de uma câmera (esquerda). Um sinal elétrico controla a forma da metalente para produzir as frentes de onda ópticas desejadas (mostradas em vermelho), resultando em melhores imagens. [Imagem: Second Bay Studios/Harvard SEAS]

Uso eletrônico

          Os testes mostraram que esse olho artificial primitivo consegue simultaneamente focar a luz, controlar aberrações causadas por astigmatismos, bem como executar deslocamentos da imagem. Embora seja um conceito promissor para óculos e lentes de contato inteligentes no futuro, essa tecnologia deverá encontrar aplicações mais prontamente em aparelhos eletrônicos, como câmeras, e em microscópios e telescópios.

Bibliografia:

Adaptive metalenses with simultaneous electrical control of focal length, astigmatism, and shift

Alan She, Shuyan Zhang, Samuel Shian, David R. Clarke, Federico Capasso

Science Advances

Vol.: 4: eaap9957

DOI: 10.1126/sciadv.aap9957

Large area metalenses: design, characterization, and mass manufacturing

Alan She, Shuyan Zhang, Samuel Shian, David R. Clarke, Federico Capasso

Optics Express

Vol.: 26, Issue 2, pp. 1573-1585

DOI: 10.1364/OE.26.001573

O foguete Long March 2F levou Tiangong-1 à órbita em setembro de 2011. FOTO DE LINTAO ZHANG, GETTY

          Uma estação espacial chinesa está em rota de colisão com a Terra e as previsões mais recentes dizem que ela pode cair em qualquer lugar do planeta entre 30 de março e 2 de abril. Batizada de Tiangong-1, que quer dizer palácio celestial, a nave foi colocada em órbita em setembro de 2011. A estação foi desenvolvida para ser usada em testes de tecnologias robóticas e já viu vários encontros de veículos, acoplagens e visitas de astronautas durante sua vida operacional útil. Essa atividade estabelece as bases para uma estação espacial mais permanente que os chineses planejam lançar no futuro próximo. Em maio de 2017, autoridades chinesas divulgaram o primeiro relatório para a ONU (Organização das Nações Unidas) informando que a Tiangong-1 tinha parado de funcionar em 16 de março de 2016. Embora tenha mantido a integridade estrutural, a nave está sem combustível e não pode mais ser controlada por equipes no solo.  

          Agora, circundando a Terra a uma altitude média de 320 km, a estação sofre um arrasto significativo ao encostar na atmosfera externa mais densa do planeta e está perdendo, em média, 4 quilômetros de altitude por dia. Em algum momento, a Tiangong-1 alcançará uma altitude de 69 quilômetros e reentrará em chamas na Terra. Se pedaços da Tiangong resistirem à queda, é difícil saber onde eles poderão cair no planeta. A estação gira duas vezes em torno da Terra a cada três horas e sua órbita a leva entre 43º de latitude norte e 43º sul, o que significa que todos os continentes, exceto a Antártida, são potenciais alvos.  “Tudo que podemos dizer é que ela cairá em algum lugar desse limite de latitude, e nossa resposta não mudará até ela realmente cair”, disse Jonathan McDowell, astrônomo do Centro de Astrofísica Harvard-Smithsonian.

          A data precisa da reentrada da Tiangong-1 é também desconhecida até hoje porque a densidade da atmosfera superior muda dependendo da atividade solar. “Quando faltar cerca de 24 horas nós talvez possamos prever a hora da reentrada para aproximadamente três horas”, disse  McDowell. 

Problema de rastreamento

          Nossa capacidade de prever como satélites em queda se comportam ainda é incipiente, em parte porque nos falta a habilidade de monitorar em tempo real a dinâmica atmosférica, diz Moriba Jah, astrodinamicista da Universidade do Texas, em Austin. “Nós não entendemos toda a dinâmica e a mecânica da atmosfera com precisão e antecedência suficientes para prever o futuro”, ele diz. “Isso se traduz em uma incerteza tão grande na trajetória orbital do objeto em queda que pode significar a diferença entre entrar no Oceano Pacífico ou no meio dos Estados Unidos.”

Uma cápsula tripulada se acopla à Estação Espacial Tiangong-1 em uma ilustração feita por uma estatal de comunicação da China em 2013. FOTO DE LI JUNFENG, IMAGINECHINA/AP

          Espera-se que a Tiangong-1 se despedace quando reentrar na atmosfera e há a possibilidade de que fragmentos pesando cerca de 100 quilos atinjam a Terra. Algo semelhante aconteceu em 1979, quando a estação Skylab da Nasa desorbitou e não se queimou tão rapidamente quanto esperado. (Partes da estação caíram na Austrália e, apesar de ninguém ter se ferido, um condado multou a Nasa por jogar lixo em seu território). Em seu relatório para a ONU, autoridades chinesas minimizaram o risco de fragmentos resistirem à queda e Jah e McDowell concordam que as chances estão em nosso favor.

          “A maior parte do planeta é coberto por oceanos então, com todas as chances, se houver alguma peça sobrevivente a maior probabilidade é que ela desça em algum lugar na água,” afirmou Jah. “Mesmo que algum fragmento caia num continente, a maioria da população mundial está centrada em áreas costeiras específicas, o que reduz ainda mais a probabilidade de alguma peça resistente atingir uma área densamente povoada.”

Espaço entulhado

          Ainda assim, a incerteza em torno da Tiangong-1 deveria servir de lição para as agências espaciais e fabricantes de satélites terem “planos B” se perderem controle de grandes recursos no espaço, afirmou Jah. A Estação Espacial Internacional, que tem o tamanho de um campo de futebol americano, está num caminho orbital similar ao da Tiangong-1, e Jah disse que a Nasa está extremamente preocupada em como desorbitá-la adequadamente no final de sua vida.

          “Talvez isso [a estação espacial chinesa desorbitando] seja a motivação para que agências governamentais do mundo todo forneçam financiamento para acadêmicos e pesquisadores realmente entenderem a ciência de reentradas, porque esse problema não desaparecerá, mas vai se repetir”, ele conta. “Os riscos também continuarão aumentando principalmente com o crescente número de objetos em órbita.” Hoje, com mais de 50 mil peças de lixo espacial sendo rastreadas na órbita ao redor da Terra, a verdadeira preocupação é com colisões em órbita, explica McDowell. “Se não começarmos a limpar o que fizemos, o espaço pode se tornar inutilizável por conta de todos os fragmentos voando lá em cima”, ele disse.

Olhos nos céus

          Por enquanto, telescópios ao redor do mundo estão observando atentamente a Tiangong-1 enquanto ela desce para seu mergulho mortal. Observadores do céu podem participar da vigília, inclusive por meio de um webcast ao vivo do Virtual Telescope Project, que será transmitido em 28 de março a partir das 12:00 UT (9:00, horário de Brasília). A estação também pode ser vista a olho nu e é fácil diferenciá-la de um avião: como muitos satélites e a EEI, a Tiagong-1 parece uma luz branca que não pisca deslizando graciosamente pelo céu.

          Quem vive em altitudes médias, tanto no hemisfério norte quanto no sul, tem boas chances de ver a reentrada da estação, dependendo da data que acontecer. Observadores norte-americanos, em particular, terão as visões mais claras da estação nas primeiras horas das manhãs desta semana, enquanto observadores que estiverem em latitudes maiores que 60o não vão ver a estação aparecer no horizonte. Você pode encontrar horários específicos para observar do seu ponto de vista colocando sua localização em vários sites que rastreiam satélites, como o Heavens Above. Céu claro a todos.

Estação espacial está prestes a cair na Terra, mas onde ela vai acertar?

O foguete Long March 2F levou Tiangong-1 à órbita em setembro de 2011. FOTO DE LINTAO ZHANG, GETTY

          Uma estação espacial chinesa está em rota de colisão com a Terra e as previsões mais recentes dizem que ela pode cair em qualquer lugar do planeta entre 30 de março e 2 de abril. Batizada de Tiangong-1, que quer dizer palácio celestial, a nave foi colocada em órbita em setembro de 2011. A estação foi desenvolvida para ser usada em testes de tecnologias robóticas e já viu vários encontros de veículos, acoplagens e visitas de astronautas durante sua vida operacional útil. Essa atividade estabelece as bases para uma estação espacial mais permanente que os chineses planejam lançar no futuro próximo. Em maio de 2017, autoridades chinesas divulgaram o primeiro relatório para a ONU (Organização das Nações Unidas) informando que a Tiangong-1 tinha parado de funcionar em 16 de março de 2016. Embora tenha mantido a integridade estrutural, a nave está sem combustível e não pode mais ser controlada por equipes no solo.  

          Agora, circundando a Terra a uma altitude média de 320 km, a estação sofre um arrasto significativo ao encostar na atmosfera externa mais densa do planeta e está perdendo, em média, 4 quilômetros de altitude por dia. Em algum momento, a Tiangong-1 alcançará uma altitude de 69 quilômetros e reentrará em chamas na Terra. Se pedaços da Tiangong resistirem à queda, é difícil saber onde eles poderão cair no planeta. A estação gira duas vezes em torno da Terra a cada três horas e sua órbita a leva entre 43º de latitude norte e 43º sul, o que significa que todos os continentes, exceto a Antártida, são potenciais alvos.  “Tudo que podemos dizer é que ela cairá em algum lugar desse limite de latitude, e nossa resposta não mudará até ela realmente cair”, disse Jonathan McDowell, astrônomo do Centro de Astrofísica Harvard-Smithsonian.

          A data precisa da reentrada da Tiangong-1 é também desconhecida até hoje porque a densidade da atmosfera superior muda dependendo da atividade solar. “Quando faltar cerca de 24 horas nós talvez possamos prever a hora da reentrada para aproximadamente três horas”, disse  McDowell. 

Problema de rastreamento

          Nossa capacidade de prever como satélites em queda se comportam ainda é incipiente, em parte porque nos falta a habilidade de monitorar em tempo real a dinâmica atmosférica, diz Moriba Jah, astrodinamicista da Universidade do Texas, em Austin. “Nós não entendemos toda a dinâmica e a mecânica da atmosfera com precisão e antecedência suficientes para prever o futuro”, ele diz. “Isso se traduz em uma incerteza tão grande na trajetória orbital do objeto em queda que pode significar a diferença entre entrar no Oceano Pacífico ou no meio dos Estados Unidos.”

Uma cápsula tripulada se acopla à Estação Espacial Tiangong-1 em uma ilustração feita por uma estatal de comunicação da China em 2013. FOTO DE LI JUNFENG, IMAGINECHINA/AP

          Espera-se que a Tiangong-1 se despedace quando reentrar na atmosfera e há a possibilidade de que fragmentos pesando cerca de 100 quilos atinjam a Terra. Algo semelhante aconteceu em 1979, quando a estação Skylab da Nasa desorbitou e não se queimou tão rapidamente quanto esperado. (Partes da estação caíram na Austrália e, apesar de ninguém ter se ferido, um condado multou a Nasa por jogar lixo em seu território). Em seu relatório para a ONU, autoridades chinesas minimizaram o risco de fragmentos resistirem à queda e Jah e McDowell concordam que as chances estão em nosso favor.

          “A maior parte do planeta é coberto por oceanos então, com todas as chances, se houver alguma peça sobrevivente a maior probabilidade é que ela desça em algum lugar na água,” afirmou Jah. “Mesmo que algum fragmento caia num continente, a maioria da população mundial está centrada em áreas costeiras específicas, o que reduz ainda mais a probabilidade de alguma peça resistente atingir uma área densamente povoada.”

Espaço entulhado

          Ainda assim, a incerteza em torno da Tiangong-1 deveria servir de lição para as agências espaciais e fabricantes de satélites terem “planos B” se perderem controle de grandes recursos no espaço, afirmou Jah. A Estação Espacial Internacional, que tem o tamanho de um campo de futebol americano, está num caminho orbital similar ao da Tiangong-1, e Jah disse que a Nasa está extremamente preocupada em como desorbitá-la adequadamente no final de sua vida.

          “Talvez isso [a estação espacial chinesa desorbitando] seja a motivação para que agências governamentais do mundo todo forneçam financiamento para acadêmicos e pesquisadores realmente entenderem a ciência de reentradas, porque esse problema não desaparecerá, mas vai se repetir”, ele conta. “Os riscos também continuarão aumentando principalmente com o crescente número de objetos em órbita.” Hoje, com mais de 50 mil peças de lixo espacial sendo rastreadas na órbita ao redor da Terra, a verdadeira preocupação é com colisões em órbita, explica McDowell. “Se não começarmos a limpar o que fizemos, o espaço pode se tornar inutilizável por conta de todos os fragmentos voando lá em cima”, ele disse.

Olhos nos céus

          Por enquanto, telescópios ao redor do mundo estão observando atentamente a Tiangong-1 enquanto ela desce para seu mergulho mortal. Observadores do céu podem participar da vigília, inclusive por meio de um webcast ao vivo do Virtual Telescope Project, que será transmitido em 28 de março a partir das 12:00 UT (9:00, horário de Brasília). A estação também pode ser vista a olho nu e é fácil diferenciá-la de um avião: como muitos satélites e a EEI, a Tiagong-1 parece uma luz branca que não pisca deslizando graciosamente pelo céu.

          Quem vive em altitudes médias, tanto no hemisfério norte quanto no sul, tem boas chances de ver a reentrada da estação, dependendo da data que acontecer. Observadores norte-americanos, em particular, terão as visões mais claras da estação nas primeiras horas das manhãs desta semana, enquanto observadores que estiverem em latitudes maiores que 60o não vão ver a estação aparecer no horizonte. Você pode encontrar horários específicos para observar do seu ponto de vista colocando sua localização em vários sites que rastreiam satélites, como o Heavens Above. Céu claro a todos.

Este gráfico ilustra as interações dos pulsos de luz terahertz (rosa) com um nanocompósito alinhado verticalmente. "B" é o campo magnético e "ETHz" é o campo elétrico THz. O filme nanocompósito inclui pilares minúsculos de óxido de zinco (ZnO) (vermelho) incorporados em uma matriz de manganita de estrôncio e lantânio (amarelo).[Imagem: Chris Sheehan]

         Um material ferroelétrico na forma de uma película de espessura atômica mostrou-se capaz de gravar dados magnéticos em uma frequência na faixa dos terahertz, mais de 1.000 vezes a maior velocidade obtida nas memórias atuais. Isto se tornou possível quando um filme de óxidos de perovskita apresentou o fenômeno conhecido como magnetorresistência colossal a temperatura ambiente.

           Além disso, o fenômeno pode ser controlado por meio de alterações de temperatura, como nas memórias de mudança de fase, por magnetismo, como nos discos rígidos atuais, ou - ainda mais interessante quando o assunto é velocidade e baixo consumo de energia - por meio de pulsos de luz. Diferente da magnetorresistência colossal convencional, observada sob campos magnéticos muito fortes e temperaturas criogênicas, o fenômeno observado nas perovskitas opera a temperatura ambiente e sob campos magnéticos de intensidade intermediária.

      A demonstração é bastante inicial, mas os resultados indicam que esses materiais ferroelétricos emergentes são adequados para a construção de componentes ópticos e eletrônicos acima da atual faixa dos gigahertz. "Isso sugere que a magnetorresistência colossal nas frequências THz pode encontrar uso em nanoeletrônica e em componentes óticos THz controlados por campos magnéticos," escreveu James Lloyd-Hughes, da Universidade de Warwick, que trabalhou com uma equipe do Reino Unido e dos EUA.

Bibliografia:

Colossal Terahertz magnetoresistance at room temperature in epitaxial La0.7Sr0.3MnO3 nanocomposites and single-phase thin films

James Lloyd-Hughes, C. D. W. Mosley, S. P. P. Jones, M. R. Lees, A. P. Chen, Q. X. Jia, E. M. Choi, J. L. MacManus-Driscoll

Nano Letters

Vol.: 17, 2506

DOI: 10.1021/acs.nanolett.7b00231

Memórias preparam-se para saltar para a faixa dos Terahertz

Este gráfico ilustra as interações dos pulsos de luz terahertz (rosa) com um nanocompósito alinhado verticalmente. "B" é o campo magnético e "ETHz" é o campo elétrico THz. O filme nanocompósito inclui pilares minúsculos de óxido de zinco (ZnO) (vermelho) incorporados em uma matriz de manganita de estrôncio e lantânio (amarelo).[Imagem: Chris Sheehan]

         Um material ferroelétrico na forma de uma película de espessura atômica mostrou-se capaz de gravar dados magnéticos em uma frequência na faixa dos terahertz, mais de 1.000 vezes a maior velocidade obtida nas memórias atuais. Isto se tornou possível quando um filme de óxidos de perovskita apresentou o fenômeno conhecido como magnetorresistência colossal a temperatura ambiente.

           Além disso, o fenômeno pode ser controlado por meio de alterações de temperatura, como nas memórias de mudança de fase, por magnetismo, como nos discos rígidos atuais, ou - ainda mais interessante quando o assunto é velocidade e baixo consumo de energia - por meio de pulsos de luz. Diferente da magnetorresistência colossal convencional, observada sob campos magnéticos muito fortes e temperaturas criogênicas, o fenômeno observado nas perovskitas opera a temperatura ambiente e sob campos magnéticos de intensidade intermediária.

      A demonstração é bastante inicial, mas os resultados indicam que esses materiais ferroelétricos emergentes são adequados para a construção de componentes ópticos e eletrônicos acima da atual faixa dos gigahertz. "Isso sugere que a magnetorresistência colossal nas frequências THz pode encontrar uso em nanoeletrônica e em componentes óticos THz controlados por campos magnéticos," escreveu James Lloyd-Hughes, da Universidade de Warwick, que trabalhou com uma equipe do Reino Unido e dos EUA.

Bibliografia:

Colossal Terahertz magnetoresistance at room temperature in epitaxial La0.7Sr0.3MnO3 nanocomposites and single-phase thin films

James Lloyd-Hughes, C. D. W. Mosley, S. P. P. Jones, M. R. Lees, A. P. Chen, Q. X. Jia, E. M. Choi, J. L. MacManus-Driscoll

Nano Letters

Vol.: 17, 2506

DOI: 10.1021/acs.nanolett.7b00231

À esquerda, o protótipo do Bristlecone. À direita, um esquema do processador onde cada X representa um qubit, com as conexões aos qubits mais próximos. [Imagem: Google Labs]

          O processador, batizado de Bristlecone, tem 72 qubits do tipo supercondutor. A empresa afirma que o objetivo deste protótipo é funcionar como plataforma de testes para melhorar as taxas de correção de erros, um dos grandes desafios da computação quântica, e a escalabilidade, ou seja, a engenharia necessária para ir acrescentando bits quânticos adicionais.

          Na verdade, o Bristlecone já é um escalonamento de uma versão anterior de 9 qubits. Essa versão anterior apresentou taxas de erro consideradas baixas: 1% na leitura dos valores gravados, 0,1% na confiabilidade das portas de um qubit e, mais importante em termos práticos, 0,6% nas portas de dois qubits. O consenso entre os pesquisadores da área é que a chamada "supremacia quântica", o ponto a partir do qual os processadores quânticos podem superar os processadores eletrônicos clássicos, será alcançada com um processador quântico de pelo menos 49 qubits que apresente uma taxa de erro máxima de 0,5%.

Supremacia quântica

          Como servirá como plataforma de testes, a empresa ainda não anunciou as taxas de erro do Bristlecone. De qualquer forma, a opção por aumentar largamente o número de qubits, sem se limitar aos 49 qubits que a teoria aponta como fronteira para a supremacia quântica, como fez a Intel recentemente, dá aos projetistas um campo mais amplo para experimentações e testes. "Nós escolhemos um dispositivo deste tamanho para podermos demonstrar a supremacia quântica no futuro, para investigar a correção de erros de primeira e segunda ordens usando código de superfície, e para facilitar o desenvolvimento de algoritmos quânticos em um hardware real," anunciou o Google.

          Código de superfície é uma técnica de programação de processadores quânticos que usa códigos estabilizadores compostos de qubits dispostos em duas dimensões, reduzindo significativamente as taxas de erro. Uma técnica alternativa, embora similar, é o chamado código de cores. "Pode-se pensar, por analogia, no código de superfície como um guardanapo com duas partes ásperas e duas lisas, e o código de cores como se dobrássemos esse guardanapo ao longo de sua diagonal. Como no guardanapo dobrado existem coisas novas que agora estão próximas, é possível fazer mais portas lógicas 'transversalmente'. Isso é bom porque evita a propagação de erros e é relativamente fácil. No entanto, o código de cor precisa de mais qubits para interagir em cada estabilizador, o que acaba levando a um limiar de ruído mais baixo. Assim, pode-se dizer que, embora muito similares, cada código tem suas vantagens e desvantagens," explicou o professor Fernando Pastawski, do Instituto de Tecnologia da Califórnia.

Relação teórica entre a taxa de correção de erros e o número de qubits. A área em vermelho destaca o objetivo da equipe do Google. [Imagem: Google Labs]

Cautelosamente otimistas

          "Queremos alcançar um desempenho semelhante às melhores taxas de erro do processador de 9 qubits, mas agora em todos os 72 qubits do Bristlecone. Acreditamos que o Bristlecone pode então se tornar uma prova de princípio convincente para a construção de computadores quânticos em grande escala. "Operar um dispositivo como o Bristlecone com baixas taxas de erro requer uma harmonia entre uma porção de tecnologias, do software e da eletrônica de controle ao próprio processador. Fazer isso direito requer uma engenharia de sistemas cuidadosa em várias iterações. Estamos cautelosamente otimistas de que a supremacia quântica pode ser alcançada com o Bristlecone," disse a equipe do Google em nota.

Google apresenta Processador Quântico de 72 Qubits

À esquerda, o protótipo do Bristlecone. À direita, um esquema do processador onde cada X representa um qubit, com as conexões aos qubits mais próximos. [Imagem: Google Labs]

          O processador, batizado de Bristlecone, tem 72 qubits do tipo supercondutor. A empresa afirma que o objetivo deste protótipo é funcionar como plataforma de testes para melhorar as taxas de correção de erros, um dos grandes desafios da computação quântica, e a escalabilidade, ou seja, a engenharia necessária para ir acrescentando bits quânticos adicionais.

          Na verdade, o Bristlecone já é um escalonamento de uma versão anterior de 9 qubits. Essa versão anterior apresentou taxas de erro consideradas baixas: 1% na leitura dos valores gravados, 0,1% na confiabilidade das portas de um qubit e, mais importante em termos práticos, 0,6% nas portas de dois qubits. O consenso entre os pesquisadores da área é que a chamada "supremacia quântica", o ponto a partir do qual os processadores quânticos podem superar os processadores eletrônicos clássicos, será alcançada com um processador quântico de pelo menos 49 qubits que apresente uma taxa de erro máxima de 0,5%.

Supremacia quântica

          Como servirá como plataforma de testes, a empresa ainda não anunciou as taxas de erro do Bristlecone. De qualquer forma, a opção por aumentar largamente o número de qubits, sem se limitar aos 49 qubits que a teoria aponta como fronteira para a supremacia quântica, como fez a Intel recentemente, dá aos projetistas um campo mais amplo para experimentações e testes. "Nós escolhemos um dispositivo deste tamanho para podermos demonstrar a supremacia quântica no futuro, para investigar a correção de erros de primeira e segunda ordens usando código de superfície, e para facilitar o desenvolvimento de algoritmos quânticos em um hardware real," anunciou o Google.

          Código de superfície é uma técnica de programação de processadores quânticos que usa códigos estabilizadores compostos de qubits dispostos em duas dimensões, reduzindo significativamente as taxas de erro. Uma técnica alternativa, embora similar, é o chamado código de cores. "Pode-se pensar, por analogia, no código de superfície como um guardanapo com duas partes ásperas e duas lisas, e o código de cores como se dobrássemos esse guardanapo ao longo de sua diagonal. Como no guardanapo dobrado existem coisas novas que agora estão próximas, é possível fazer mais portas lógicas 'transversalmente'. Isso é bom porque evita a propagação de erros e é relativamente fácil. No entanto, o código de cor precisa de mais qubits para interagir em cada estabilizador, o que acaba levando a um limiar de ruído mais baixo. Assim, pode-se dizer que, embora muito similares, cada código tem suas vantagens e desvantagens," explicou o professor Fernando Pastawski, do Instituto de Tecnologia da Califórnia.

Relação teórica entre a taxa de correção de erros e o número de qubits. A área em vermelho destaca o objetivo da equipe do Google. [Imagem: Google Labs]

Cautelosamente otimistas

          "Queremos alcançar um desempenho semelhante às melhores taxas de erro do processador de 9 qubits, mas agora em todos os 72 qubits do Bristlecone. Acreditamos que o Bristlecone pode então se tornar uma prova de princípio convincente para a construção de computadores quânticos em grande escala. "Operar um dispositivo como o Bristlecone com baixas taxas de erro requer uma harmonia entre uma porção de tecnologias, do software e da eletrônica de controle ao próprio processador. Fazer isso direito requer uma engenharia de sistemas cuidadosa em várias iterações. Estamos cautelosamente otimistas de que a supremacia quântica pode ser alcançada com o Bristlecone," disse a equipe do Google em nota.

As redes neurais com reservatório simplificam drasticamente o processo de treinamento, que pode levar meses nas redes convencionais. [Imagem: Chao Du et al. - 10.1038/s41467-017-02337-y]

          As redes neurais feita com memoristores - componentes eletrônicos que retêm uma memória do que lhes ocorreu anteriormente - prometem melhorar dramaticamente a eficiência do aprendizado de máquina, da inteligência artificial e dos computadores neuromórficos, que trabalham de forma mais parecida com o cérebro humano. Eles construíram uma rede neural em hardware, chamada "sistema de computação de reservatórios", que consegue prever palavras e números que virão a seguir em um texto escrito - e o próximo passo será prever palavras antes que elas sejam ditas durante a conversação normal entre duas pessoas.

              Sistemas de computação de reservatórios, que melhoram a capacidade de uma rede neural típica e reduzem o tempo de treinamento necessário, já foram criados no passado usando componentes ópticos grandes. Usar memoristores, componentes que podem ser fabricados em nanoescala, significa que o sistema pode ser facilmente integrado nos chips eletrônicos atuais com o mesmo nível de miniaturização.

Rede neural de reservatório

           Inspiradas no cérebro, as redes neurais são compostas por neurônios, ou nós, e sinapses, as conexões entre os nós. Para treinar uma rede neural para que ela execute uma tarefa, a rede é submetida a um grande número de questões e as respectivas respostas a essas questões. Uma vez treinada, uma rede neural pode então responder perguntas para as quais ela não sabe a resposta de antemão - por exemplo, identificar um rosto humano em uma imagem.

            Os sistemas de computação de reservatórios construídos com memoristores, no entanto, podem dispensar a maior parte do processo de treinamento porque o componente mais crítico do sistema - o reservatório - não requer treinamento. Quando um conjunto de dados é inserido no reservatório, o próprio reservatório identifica características relevantes nos dados e as entrega em um formato mais simples para uma segunda rede. Esta segunda rede só precisa de treinamento como as redes neuronais mais simples, alterando os pesos das características que a primeira rede lhe passou até atingir um nível aceitável de erro.

Protótipo do Chip contendo uma Rede Neural com
88 Sinap feitas com memoristores. [Imagem:
Chao Du et al. - 10.1038/s41467-017-02337-y]

Previsão de conversas

         As vantagens desse aprendizado simplificado são tão mais significativas quanto mais complicada é a tarefa a ser executada. Por exemplo, identificar um rosto em uma imagem é uma tarefa relativamente fácil, enquanto aprender como uma pessoa entabula uma conversa real é muito mais complexo porque as variações são radicais e imensamente mais variadas. Usando apenas 88 memoristores, a equipe conseguiu treinar a rede neural para que ela identificasse numerais escritos a mão com 91% de precisão.

             O próximo passo será prever não palavras escritas, mas faladas. "Nós podemos fazer predições em linguagem falada natural, de forma que você não precisa falar a palavra toda. Nós podemos na verdade predizer o que você planeja dizer a seguir," garante o professor Wei Lu. Enquanto construir um tradutor simultâneo é ainda um sonho para um futuro distante, os pesquisadores planejam usar sua rede neural para filtrar ruídos em sinais de telecomunicações, como a estática em transmissões de rádio, produzindo um fluxo mais limpo de dados. "Ela poderá também predizer e gerar um sinal de saída mesmo se o sinal de entrada for interrompido," prometeu Lu.

Bibliografia:

Reservoir computing using dynamic memristors for temporal information processing

Chao Du, Fuxi Cai, Mohammed A. Zidan, Wen Ma, Seung Hwan Lee, Wei D. Lu

Nature Communications

Vol.: 8, Article number: 2204

DOI: 10.1038/s41467-017-02337-y

Rede Neural Vai Adivinhar Palavra, Antes de Ser Dita

As redes neurais com reservatório simplificam drasticamente o processo de treinamento, que pode levar meses nas redes convencionais. [Imagem: Chao Du et al. - 10.1038/s41467-017-02337-y]

          As redes neurais feita com memoristores - componentes eletrônicos que retêm uma memória do que lhes ocorreu anteriormente - prometem melhorar dramaticamente a eficiência do aprendizado de máquina, da inteligência artificial e dos computadores neuromórficos, que trabalham de forma mais parecida com o cérebro humano. Eles construíram uma rede neural em hardware, chamada "sistema de computação de reservatórios", que consegue prever palavras e números que virão a seguir em um texto escrito - e o próximo passo será prever palavras antes que elas sejam ditas durante a conversação normal entre duas pessoas.

              Sistemas de computação de reservatórios, que melhoram a capacidade de uma rede neural típica e reduzem o tempo de treinamento necessário, já foram criados no passado usando componentes ópticos grandes. Usar memoristores, componentes que podem ser fabricados em nanoescala, significa que o sistema pode ser facilmente integrado nos chips eletrônicos atuais com o mesmo nível de miniaturização.

Rede neural de reservatório

           Inspiradas no cérebro, as redes neurais são compostas por neurônios, ou nós, e sinapses, as conexões entre os nós. Para treinar uma rede neural para que ela execute uma tarefa, a rede é submetida a um grande número de questões e as respectivas respostas a essas questões. Uma vez treinada, uma rede neural pode então responder perguntas para as quais ela não sabe a resposta de antemão - por exemplo, identificar um rosto humano em uma imagem.

            Os sistemas de computação de reservatórios construídos com memoristores, no entanto, podem dispensar a maior parte do processo de treinamento porque o componente mais crítico do sistema - o reservatório - não requer treinamento. Quando um conjunto de dados é inserido no reservatório, o próprio reservatório identifica características relevantes nos dados e as entrega em um formato mais simples para uma segunda rede. Esta segunda rede só precisa de treinamento como as redes neuronais mais simples, alterando os pesos das características que a primeira rede lhe passou até atingir um nível aceitável de erro.

Protótipo do Chip contendo uma Rede Neural com
88 Sinap feitas com memoristores. [Imagem:
Chao Du et al. - 10.1038/s41467-017-02337-y]

Previsão de conversas

         As vantagens desse aprendizado simplificado são tão mais significativas quanto mais complicada é a tarefa a ser executada. Por exemplo, identificar um rosto em uma imagem é uma tarefa relativamente fácil, enquanto aprender como uma pessoa entabula uma conversa real é muito mais complexo porque as variações são radicais e imensamente mais variadas. Usando apenas 88 memoristores, a equipe conseguiu treinar a rede neural para que ela identificasse numerais escritos a mão com 91% de precisão.

             O próximo passo será prever não palavras escritas, mas faladas. "Nós podemos fazer predições em linguagem falada natural, de forma que você não precisa falar a palavra toda. Nós podemos na verdade predizer o que você planeja dizer a seguir," garante o professor Wei Lu. Enquanto construir um tradutor simultâneo é ainda um sonho para um futuro distante, os pesquisadores planejam usar sua rede neural para filtrar ruídos em sinais de telecomunicações, como a estática em transmissões de rádio, produzindo um fluxo mais limpo de dados. "Ela poderá também predizer e gerar um sinal de saída mesmo se o sinal de entrada for interrompido," prometeu Lu.

Bibliografia:

Reservoir computing using dynamic memristors for temporal information processing

Chao Du, Fuxi Cai, Mohammed A. Zidan, Wen Ma, Seung Hwan Lee, Wei D. Lu

Nature Communications

Vol.: 8, Article number: 2204

DOI: 10.1038/s41467-017-02337-y