Вчені наблизилися до створення енергоефективних біокомп’ютерів

Людський мозок значно енергоефективніший за сучасні комп’ютери, що спонукає вчених шукати альтернативні підходи до обчислень, які могли б суттєво знизити споживання енергії.

Попри технологічний прогрес, комп’ютерні процесори витрачають величезну кількість енергії, а центри обробки даних разом із побутовими ІТ-пристроями становлять приблизно 3% світового попиту на електроенергію. Обмеження Ландауера, сформульоване ще в 1961 році, вказує, що мінімальна енергія для одного бітового обчислення є надзвичайно малою – приблизно 10(-21) джоулів. Однак, щоб досягти цієї межі, операції потрібно виконувати майже нескінченно повільно, тоді як сучасні процесори працюють із частотою мільярди циклів на секунду та витрачають у 10 мільярдів разів більше енергії.

Розв’язати проблему можна, використовуючи паралельні обчислення. Замість одного високошвидкісного процесора, що працює з високим енергоспоживанням, можна застосовувати мільярди малопотужних процесорів, які працюють повільніше, але виконують завдання одночасно. Дослідження 2023 року продемонструвало, що така стратегія може дозволити комп’ютерам працювати значно ближче до межі Ландауера.

Одним із перспективних напрямів є біообчислення, яке використовує молекулярні моторні білки для виконання обчислювальних завдань. Такі системи працюють у нанофабрикованих лабіринтах, де кожна ниткоподібна молекула діє як окремий обчислювальний пристрій. В експериментах такі біокомп’ютери споживали в 1000–10 000 разів менше енергії, ніж традиційні електронні процесори.

Ще одним підходом є нейроморфні обчислення, які імітують роботу людського мозку. Хоча кожен окремий синапс використовує енергію, порівнянну з енергоспоживанням транзистора, висока взаємопов’язаність нейронних мереж дозволяє мозку працювати набагато ефективніше. Саме це стало основою для розробки штучних нейронних мереж, які намагаються відтворити цей принцип у комп’ютерних технологіях.

Якщо біообчислення та нейроморфні архітектури зможуть досягти рівня енергоефективності мозку, це може призвести до революції в обчислювальній техніці. Такий прорив дозволить значно скоротити споживання енергії, зменшити тепловиділення та зробити комп’ютери значно ефективнішими, відкриваючи нові горизонти в розвитку штучного інтелекту та складних обчислень.