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Em abril de 2026, pesquisadores da Universidade de Cambridge apresentaram um novo material para chips baseado em um componente que imita a forma como os neurônios do cérebro se conectam, armazenando e processando dados no mesmo lugar, em vez de transportá-los de um lado para o outro.
A equipe de Cambridge construiu um memristor de óxido de háfnio, um componente cuja resistência muda de acordo com a corrente passada, que armazena e processa dados no mesmo lugar, em vez de transportá-los entre chips separados de memória e processamento. Esse design de 'computação em memória' imita a forma como os neurônios do cérebro lidam com informação, e eliminar a movimentação constante de dados pode reduzir o consumo de energia da IA em cerca de 70%.
As porcentagens menores subestimam a escala da economia gerada por essa abordagem, já que transportar dados pela placa-mãe é um consumo de energia significativo, e não secundário, nos designs de chips convencionais.
Isso se enquadra na computação neuromórfica, uma linha de pesquisa que tenta fazer o hardware se comportar mais como um cérebro biológico, capaz de realizar uma enorme quantidade de cálculos com apenas uma fração da energia de um data center.
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