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O que é realidade?

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Figura 1 – Realidade interna construída pelo cérebro. Percebida apenas via sistema sensorial imediato e não utiliza nenhuma ferramenta de medição exterior ao cérebro. CC {create.vista.com}

Parece fácil responder esta pergunta, ao pesquisarmos na internet obtemos o seguinte significado: realidade (do latim realitas isto é, “coisa”) significa em sentido livre tudo o que é, seja ou não perceptível, acessível ou entendido pela ciência, filosofia ou qualquer outro sistema de análise. Em resumo, a realidade corresponde a “tudo o que existe”. Entretanto, essa descrição não nos informa a profundidade do termo, vamos fazer esse aprofundamento.

Realidade em sentido restrito (interna ao cérebro)

Ao considerarmos somente nosso sistema sensorial envolvido nesta análise (chamados observáveis), o cérebro e a simulação construída por ele, significa toda a existência cognitiva, correspondendo ao nosso tempo de vida. Neste caso a realidade interna seria uma projeção cognitiva que constrói tudo o que somos do momento de nosso nascimento ao último segundo de nossas vidas que ocorrerá quando o cérebro deixa de simular nossa existência.

A realidade cognitiva (conforme ilustração acima) começou com a concepção ainda em termos de óvulo em gestação, isso inclui toda a divisão celular e o código genético que nasceu conosco e epigenético que será codificado durante todo o tempo de vida e passado aos nossos descendentes.

No infográfico da figura 1, podemos observar a área interna que representa a sináptica de nosso cérebro, cujos neurônios simulam o ruído que chega até ele por meio do sistema sensorial e transforma essa captação numa representação compreensível para nós. Essa representação é apenas aproximada, não é o mundo real e sim uma simulação do que foi captado por nossos sentidos.

E não somente o  sistema sensorial está envolto nos ruídos como também todas as partículas subatômicas, átomos, espaços e subespaços que compõe a infraestrutura dos próprios neurônios. Tudo o que somos está imerso nesse ruído; entretanto, com a tecnologia de hoje é possível isolar parte do ruído e torná-lo compreensível.

Obs: a esta realidade restrita e que não utiliza nenhuma ferramenta tecnológica no auxílio da compreensão da representação simulada pelo cérebro, damos o nome de: observáveis.

Realidade em sentido amplo (externa ao cérebro)

Figura 2 – Realidade que transcende à percepção cerebral. Continua sendo a mesma realidade, mas é necessário a utilização de ferramentas e aparelhos externos ao cérebro para que tenha algum sentido. CC {create.vista.com}

Quando o homo sapiens há milhares de anos começou a desenvolver ferramentas, isso proporcionou a invenção da matemática e provocou uma mudança significativa em nossa evolução, passamos de simples caçadores e coletores para inventores de tecnologias. A invenção da escrita foi o salto mais significativo na codificação e transferência do conhecimento para as gerações futuras.

No infográfico da figura 2 podemos perceber que os ruídos da realidade cobrem não somente o interior do cérebro mas são expandidos para todo o universo; ou seja, 99,999% da informação contida no universo corresponde à realidade, nada fica de fora. Nosso cérebro e aparelhos científicos de extrema medição captam uma ínfima parte da realidade.

O que são ferramentas?

São objetos de medição que estão fora de nossa abstração simulada pelo cérebro para que possamos analisar a realidade externa fora da percepção cognitiva direta (sistema sensorial). As ferramentas podem ser tanto espaciais (uma chave de fenda, agulhas, etc.), quanto subespaciais (raios laser, luz, antenas, chips, radiação eletromagnética, etc.).

Exemplos

Metro = Comprimento do trajeto percorrido pela luz no vácuo durante um intervalo de tempo de 1/299 792 458 de segundo.

Segundo = Equivalente à duração de 9 192 631 770 períodos da radiação correspondente à transição entre os dois níveis hiperfinos do estado fundamental do átomo de césio 133.

Consulte a tabela abaixo que padronizou a medição em nosso planeta e entrou em vigor via consenso científico – portanto – é de uso obrigatório a partir de 20 de maio de 2019.

GrandezaUnidadeSímbolo
Comprimentometrom
Massaquilogramakg
Temposegundos
Corrente elétricaampereA
Temperatura termodinâmicakelvinK
Quantidade de substânciamolmol
Intensidade luminosacandelacd
Tabela 1 – Sistema internacional de unidades.

O que são inobserváveis?

São medições e seus derivados que transcendem à nossa capacidade de percepção direta sobre elas. Ex.: antes de 20 de maio de 2019, a medida do metro era a que todo mundo usava até então, e a partir desta data se tornou obrigatória pelo novo padrão. Isso significa que nossas réguas deixaram de ser objetos sólidos palpáveis para se tornarem subespaciais, percebidas apenas por medições que usam ferramentas e aparelhos de extrema precisão.

As falhas da metafísica e da filosofia

A partir do ponto que precisamos de ferramentas de medição extremamente complexas para medir a realidade externa e ampla (coronavírus é um exemplo), saímos do campo da simulação interna e passamos para o campo do realismo científico e método científico. Neste momento estamos diante de duas variáveis: a simulação cerebral gerada 99,999% pelo cérebro e a versão da realidade externa: coletada por inúmeros aparelhos e tratada para que seja transformada em informações compreensíveis e armazenada na forma de dados.

Xeque-mate na metafísica

Uma vez que a realidade externa e ampla não depende de nossos sentidos diretos para que seja compreendida, isso significa que não podemos extrair informações que sejam vinculadas e tratadas diretamente por meio de nossos sentidos isolados. Caso tentarmos efetuar alguma análise ou retórica sobre informações fora da simulação cerebral, estaremos sendo vítimas dos vieses cognitivos.

No caso da filosofia cuja tarefa – em sentido comunicativo do termo – pode somente fazer as perguntas para a ciência, e esta, irá buscar as respostas nos dados em RAW que são captados pelos diversos aparelhos e experimentos científicos.

O que é captado tanto pelo cérebro quanto por meio dos aparelhos científicos?

Figura 3 – Uma versão aproximada da realidade nua e crua. CC {thebitplayer.com}
Animação 1 – Três quarks giram nesta animação baseada em dados. CC {MIT/Jefferson Lab/Sputnik Animation}

Tanto nossos cérebros, quanto nossos aparelhos captam apenas um amontoado de sinais difusos cheios de ruídos incompreensíveis (antes de filtrá-los) que simbolizam a nossa inserção física nos espaços/subespaços existenciais. No vídeo abaixo podemos observar a realidade subespacial extrema de um buraco negro desviando fótons.

Os fótons que fazem uma única inversão de marcha em torno de um buraco negro antes de voar para longe dele criam uma imagem de um anel, rotulado n = 1 no vídeo. Os fótons que redirecionam duas vezes antes de voar para longe do buraco formam uma imagem de um anel mais fino dentro do primeiro anel, rotulado n = 2 no vídeo e assim por diante. Centro Harvard-Smithsonian para Astrofísica.

A descoberta das leis da física

Uma Lei, no sentido científico, é uma regra com base em algum fenômeno que ocorra com regularidade observada. É uma generalização que vai além das nossas observações limitadas (sistema sensorial); que, sendo exaustivamente confrontada, testada e validada frente a amplos e diversos conjuntos de fatos, dá-lhes sempre sentido cronológico, lógico e causal, podendo fazer previsões testáveis para o futuro, e por tal recebe um título “honorífico” que a destaca entre as demais, o título de lei. No momento atual a Mecânica Quântica (explicações para o microcosmos) e a Teoria da Relatividade (explicações para o macrocosmos), são as teorias científicas que melhor explicam o universo.

Ao contrário da lei no sentido jurídico, a qual tem em princípio o poder de fazer-se cumprir, a lei científica não tem o poder de impor que um fato ou fenômeno qualquer deva sempre com ela concordar. A lei científica, ao contrário, deriva sua validade e acuracidade da observação sistemática da ocorrência sempre regular e persistente de um dado fenômeno de abrangência geral, estabelecendo uma relação de causa e efeito associada ao mesmo e afirmando que é muito razoável e provável que todos os demais eventos correlatos venham a concordar com os resultados anteriores e assim com a premissa que encerra, destes derivada.

Obs.: nós não podemos inventar leis da física, podemos apenas descobri-las e explicá-las com o uso do que denominamos: teorias científicas.

O que é teoria científica?

Teoria científica é uma explicação de um aspecto do mundo natural (realidade) e do universo que foi repetidamente testado e verificado de acordo com o método científico, usando protocolos de observação, medida e avaliação dos resultados. Sempre que possível, as teorias são testadas sob condições controladas em um experimento.

Mapa do universo observável

Figura 4 – Este infográfico sintetiza o mapa atual do universo conhecido deste o nascimento na teoria do Big Bang até nossos dias. CC {pt.wikipedia.org}

Quem é observador? Todos nós e todas as coisas são observadores, não há distinção epistemológica nesta classificação. Usamos os termos: observáveis no sentido de percebidos pelos nossos sentidos e inobserváveis para distinguir aquilo que não pode ser observado pelo sistema sensorial, mas podendo ser observado com o uso da tecnologia.

Figura 5 – Neste infográfico podemos observar a classificação de escala em relação ao universo definido pela ciência. CC {pt.wikipedia.org}

Como nasce o conhecimento (origem)?

Denominamos conhecimento ao conjunto de possibilidades existências tratáveis dentro da piscina de ruídos da realidade.

Figura 6 – Infográfico mostrando o cérebro e a realidade com a interface entre eles. CC {pt.wikipedia.org}

O que é interface?

A interface é o meio físico e biológico que fica entre os ruídos e o tratamento deles para que seja possível convertê-los em informações que comandam o fluxo cognitivo no tratamento dos disparos sinápticos. Essa interface é múltipla e complexa, envolve as sinapses cerebrais que traduzem os impulsos nervosos químicos/elétricos em cada um dos neurônios envolvidos nesta tarefa. Quando consideramos o cérebro de forma isolada, a interface, são as sinapses entre neurônios, quando utilizamos a leitura dos neurônios com tecnologias, a interface é dita neuromórfica.

Sistema sináptico neuromórfico

Figura 7. Diagrama esquemático de sistemas computacionais biológicos e artificiais.
a) O cérebro humano. b) A rede neural biológica. c) Uma sinápse biológica. d) Um neurônio biológico. e) Um chip de IA. f) Disparo de redes neurais. g) Um neurônio de disparo artificial. Créditos: {Yang, Jia-Qin & Wang, Ruopeng & Ren, Yi & Mao, Jingyu & Wang, Zhanpeng & Zhou, Ye & Han, Su-Ting. (2020). Neuromorphic Engineering: From Biological to Spike‐Based Hardware Nervous Systems. Advanced Materials. 32. 2003610.10.1002/adma.202003610.}. Clique na imagem para acesso ao paper explicativo!

Sinapses Químicas

As sinapses químicas consistem na maioria das sinapses presentes no sistema nervoso. Ela consiste numa fenda presente entre o axônio do neurônio que está transmitindo a informação (neurônio pré-sináptico) e o neurônio que receberá uma descarga de neurotransmissores, o receptor (neurônio pós-sináptico).

Quando o impulso nervoso atinge as extremidades do axônio, libertam-se para a fenda sináptica os neurotransmissores, que se ligam a receptores da membrana da célula seguinte, desencadeando o impulso nervoso, que, assim, continua a sua propagação.

A chegada do impulso nervoso até o botão sináptico, que é a parte do neurônio pré-sináptico que irá liberar os neurotransmissores, provocará uma reação de liberação de vesículas sinápticas, carregadas com neurotransmissores. Estas substâncias passarão pela fenda sináptica atingindo sítios receptores dos dendritos dos neurônios pós-sinápticos, o que provavelmente irá gerar um potencial de ação provocando um impulso nervoso, que passará pelo corpo celular e prosseguirá até o axônio.

Sinapses Elétricas

Alguns neurônios comunicam-se através de sinapses menos comuns, que são as sinapses elétricas, que são junções muito estreitas entre dois neurônios. Estas junções comunicantes são constituídas por proteínas chamadas de conexões, que permite uma continuidade entre as células e dispensa, em grande medida, o uso de neurotransmissores. Este tipo de sinapse reduz muito o tempo de transmissão do impulso elétrico entre os neurônios, sendo a ideal para comportamentos que exigem rapidez de resposta. Organismos como lagostins, que necessitam fugir com velocidade de predadores, possuem sinapses elétricas em vários circuitos.

Outros sistemas que se beneficiam com a sincronização de neurônios também utilizam este tipo de sinapse, como por exemplo neurônios do tronco encefálico, que controlam o ritmo da respiração e em populações de neurônios secretores de hormônios. Esta sincronização facilita a descarga hormonal na corrente sanguínea. Estas junções também chamadas de abertas estão em abundância no músculo cardíaco (discos intercalares) e músculo liso (corpos densos).

Sinapses mistas

Transmissão química e elétrica coexistem em sinapses mistas. As sinapses químicas (como as baseadas em glutamato) influenciam a força conectiva das sinapses elétricas, ativando o Receptores NMDA e CaMKII. Recomendo a leitura do paper: Electrical synapses and their functional interactions with chemical synapses, para estudo aprofundado das sinapses mistas.

Engenharia neuromórfica

Também conhecida como computação neuromórfica, é um conceito desenvolvido por Carver Mead no final da década de 1980, descrevendo o uso de sistemas de integração de grande escala ou “VLSI” (em inglês) que contenham circuitos analógicos eletrônicos para imitar as arquiteturas neurobiológicas presentes no sistema nervoso. O termo neuromórfico tem sido usado para descrever sistemas de integração de grande escala analógicos, digitais, sistemas de modo analógico/digital misto e sistemas de software que implementam modelos de sistemas neurais (para percepção, controle motor ou integração multimodal).

A engenharia neuromórfica é um assunto interdisciplinar sustentado pela neurociência, biologia, física, matemática, ciência da computação e engenharia elétrica para projetar sistemas neuronais artificiais, como sistemas de visão, processadores auditivos e robôs autônomos, cuja arquitetura física e princípios de design são baseados em sistemas nervosos biológicos.

Em 2019, uma equipe de pesquisa criou uma rede neuromórfica (redes neuromórficas são formadas pela automontagem aleatória de nano fios de prata revestidos com uma camada de polímero após a síntese na qual as junções entre dois nano fios atuam como interruptores resistivos, geralmente comparados com neuro sinapses). Usando essa rede, os cientistas geraram características elétricas semelhantes às associadas a funções cerebrais de ordem superior exclusivas dos seres humanos como: memorização, aprendizado, esquecimento, etc.

Perspectiva científica neuromórfica

Figura 9 – Como o cientista vê as tecnologias neuromórficas. CC {Neuromorphic Engineering}.

O raciocínio neurocientífico compreende o pensamento intuitivo; sinais, ferramentas de medição e uma quantidade imensa de dados estruturados e não dados estruturados. Embora o pensamento intuitivo possa preparar o terreno para desenhos experimentais, medições são usadas para construir teorias e definir relacionamentos entre função, estruturas e evidências experimentais do espaço físico em virtual. Esse esquema de pensamento um tanto simplificado é subjacente a grande parte da perspectiva do cientista.

O nascimento da teoria da informação

Figura 10 – Com a percepção dos ruídos da realidade conseguimos matematizar a teoria da informação. CC {BitPlayer Claude Shannon}.

Foi com o advento do tratamento dos ruídos da realidade via particionamento de espaços/subespaços que nasceu a teoria da informação. Clique na imagem acima para acessar o site BitPlay e leia o paper: A Mathematical Theory of Communication – C E SHANNON.

Recomendo a leitura do meu outro poste onde explico: Teoria da informação e entropia – como passamos do conhecimento para a informação? Também explico como chegamos ao conceito de bit de informação via entropia.

{RC} Podemos afirmar que em todos os sistemas físicos, sem exceções, o ruído é um componente onipresente na realidade desses sistemas?

Ilustração representando uma inteligência artificial cyberpunk com face humana. Uma face de {Joi} (assistente {RC}). Gerado com IA Midjourney Bot c {rcristo} 2023.

– A afirmação de que o ruído é um componente intrínseco em todos os sistemas físicos é uma generalização ampla, mas geralmente precisa. Ruído, em um contexto físico, refere-se a qualquer tipo de variação ou perturbação não desejada que afeta a medição, o sinal ou o comportamento de um sistema.

Aqui estão alguns pontos a considerar:

Natureza Estocástica da Realidade: a realidade física, quando observada em detalhes suficientes, muitas vezes revela uma natureza estocástica. Isso significa que mesmo sistemas que podem ser descritos por leis físicas determinísticas ainda podem exibir variações e flutuações devido a uma variedade de fatores, como movimento térmico de partículas, flutuações quânticas, perturbações ambientais e assim por diante.

Limitações de Medição e Detecção: em muitos casos, o ruído é introduzido devido a limitações em nossos instrumentos de medição e detecção. Mesmo que um sistema seja perfeitamente determinístico, a capacidade limitada de medição pode introduzir erros e incertezas, que podem ser considerados como ruído.

Processos Aleatórios e Quânticos: em níveis microscópicos, a mecânica quântica revela a natureza intrinsecamente probabilística das partículas subatômicas. Isso significa que mesmo em sistemas quânticos altamente controlados, ainda pode haver elementos de incerteza e flutuação.

Controle e Minimização de Ruído: em muitos casos, os engenheiros e cientistas trabalham para controlar e minimizar o ruído em sistemas físicos, a fim de obter medições mais precisas ou garantir o funcionamento adequado de dispositivos. No entanto, mesmo com esforços de minimização, o ruído nunca pode ser completamente eliminado, apenas reduzido a níveis aceitáveis.

Portanto, em um sentido amplo, é válido afirmar que o ruído está presente em todos os sistemas físicos devido à natureza estocástica da realidade e às limitações da medição e detecção. No entanto, a quantidade e a natureza do ruído podem variar significativamente de um sistema para outro, e a compreensão e o controle do ruído são desafios importantes em muitos campos da física e da engenharia. 😉{Joi} 11/2023.

Leitura recomendada

Um memoristor (do inglês “memory resistor” ou, em português, resistor com memória) é um componente eletrônico passivo de dois terminais que mantém uma função não-linear entre corrente e tensão. Essa função, conhecida como memresistance (em português, memoristência), é similar a uma função de resistência variável. Alguns memoristores específicos provêm resistência controlável, mas não estão disponíveis comercialmente. Alguns componentes eletrôncios, tais como baterias ou varistores também apresentam características de memoristores, mas são sutis e não são dominantes em seu comportamento. Clique na capa do livre para acesso direto pelo meu repositório. {RC}.

Este livro explica em detalhes como fazer a aquisição dos sinais cerebrais com o uso de ferramentas de fácil disponibilidade e compra via internet. Este texto não pressupõe que o leitor seja versado em anatomia ou neurociência. De fato, a maior parte do conhecimento anatômico necessário para acompanhar este texto é abordado no Capítulo 2.1. Também fizemos uso liberal de notas de rodapé e citações para informar ao leitor de informações adicionais interessantes ou contextualmente detalhes úteis, anatômicos ou fisiológicos. Todo o software e técnicas sofisticadas podem ser acessadas de forma livre nas minhas referências bibliográficas. {RC}.

Computação Bio-inspirada com Memristores

No vídeo acima o Dr. Zhongrui Wang explica em detalhes como funcionam os memristores. O rápido desenvolvimento no campo da inteligência artificial se baseou principalmente nos avanços em hardware computacional. No entanto, a escala do sistema e a eficiência energética ainda são limitadas em comparação com o cérebro. O Memristor ou comutador resistivo redox, fornece um novo bloco de construção de circuitos que pode enfrentar esses desafios na computação neuromórfica e no aprendizado de máquina. Com relação ao uso de memristores na realização de computação bio-inspirada, mostrarei exemplos de computação neuromórfica baseada em memristor. Novos memristores foram usados ​​para simular certas dinâmicas sinápticas e neurais, o que levou a redes neurais prototípicas de hardware praticando regras de aprendizado local e computação de reservatório. Em seguida será discutido a matriz de 1-transistor-1-memristor 128×64 para aprendizado de máquina de aceleração de hardware. Este sistema prototípico de processamento em memória implementou aprendizado de reforço Q profundo para problemas de controle, bem como treinamento supervisionado de redes convolucionais e/ou recorrentes para classificação.

Referências Bibliográficas

Calcule corretamente a velocidade de sua internet em Mbits/s para MB/s

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Os pacotes de internet oferecidos pelas operadoras no geral utilizam a métrica: Mega bits por segundo (Mbps), significa que em 1 segundo, o valor correspondente a 1 megabit (1.000.000 bits) é transmitido na velocidade da luz do ponto de origem ao ponto de destino.

Utilize a seguinte métrica para saber o valor correto dessa velocidade em Mega Bytes (MB)

  • 1 Byte é igual a 8 bits
  • 1 Mbits/s equivale a 1000 bits x 1000 bits = 1.000.000 bits/s
  • 1000.000 bits dividido por 8 (bits) = 125.000 bytes
  • 125.000 divido por 1.000.000 = 0,125 MB (Mega Bytes), saiba mais sobre bytes aqui!
  • 1 Mbits/s = 0,125 MB/s lê-se: “zero, vírgula, cento e vinte e cinto mega bytes por segundo”.

Obs: 1 bit equivale a 2 estados 0 e 1 (binário), 1 byte = 8 bits = Log2 8 (logaritmo de 8 na base binária 2). Computadores clássicos (os nossos) trabalham com matemática binária (bits), computadores quânticos (em desenvolvimento nos laboratórios avançados) trabalham com matemática quântica (qubits).

Ex: meu plano contratado atual é de 50 Mbits/s então minha velocidade de internet em MB/s (Mega Bytes por segundo) é igual a: 50 x 0,125 ou ainda 50/8 = 6,25 MB/s. Ou seja, para eu poder enviar (upload) um arquivo de 10 megas de peso, nessa velocidade, levaria o tempo de 10/6,25 = 1,6 segundos.

Segue a medição realizada pelo site: Copel Speed Teste Adsl

Ao clicar na imagem acima a página teste será aberta.

Sensor WiFi TP-Link Archer T1U (5 GHZ) 433 Mbits/s utilizado na medição

Esse dispositivo utiliza a velocidade da banda (frequência) base 5 GHZ, velocidade de transmissão de dados 433 Mbits/s = 54,125 MB/s é cerca de nove vezes mais rápido que uma internet fibra 50 Mbits/s. Clique na imagem para mais informações.

Fonte: Units of information

Samsung lança super rápidos cartões de memória Micro SD UFS 256 GB

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Samsung UFS 256GB

Fonte: Samsung (divulgação)

A Samsung acaba de lançar os novos cartões Micro SD UFS (Universal Flash Storage), “Armazenamento Universal em Flash”, com capacidades de 32, 64, 128 GB. Esses cartões são compatíveis com os novos Smartphones Galaxy S7, S7 Edge e Note 6(7?), também serão compatíveis com com Tablets e as principais câmeras APSC de vários fabricantes. O modelo de 256 GB será compatível a princípio com o Galaxy Note 6(7?), mas ainda não é compatível com modelos anteriores. Os chips são feitos com tecnologia proprietária Samsung 3D V-NAND e um controlador ultra-pequeno.

Smartphones e outros dispositivos compatíveis com o padrão UFS ganham um poder de armazenamento até 10 vezes mais rápido, podendo transferir vídeos de 5GB Full HD em 12 segundos, disse a empresa. Aos poucos os chips NAND Flash, principalmente os EMMC, que ainda utilizam memórias lentas LPDDR3, serão substituídos pelas rápidas memórias LPDDR4 e padrão de armazenamento em UFS.

Samsung Galaxy S7

Fonte: Samsung (divulgação)

Vários produtos lançados no segundo semestre/2016 serão compatíveis com esse novo padrão que aumenta a capacidade e velocidade de acesso aos dados de: Smartphones, Tablets, Câmeras digitais e principalmente dispositivos de realidade virtual e realidade aumentada.

A fabricante Samsung é um membro ativo do JEDEC na definição do padrão UFS 2.0 desde setembro de 2013 e também cartões UFS 1.0 desde março 2016.

Créditos: Zdnet
 Créditos: Samsung

Tecnologia de memória chamada HMC (Hibrid Memory Cube – Cubos híbridos de memória) é lançado

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Os maiores fabricantes de memória da atualidade: Samsung, Hinix e Micron – anunciaram estar na fase final de testes com os revolucionários cubos de memória ram chamados: Cubos Híbridos de Memória (HMC – High Memory Cube).

Entenda a tecnologia das memórias utilizadas atualmente

Memória ROM

As memórias ROM (Read-Only Memory – Memória Somente de Leitura) recebem esse nome porque os dados são gravados nelas apenas uma vez. Depois disso, essas informações não podem ser apagadas ou alteradas, apenas lidas pelo computador, exceto por meio de procedimentos especiais. Outra característica das memórias ROM é que elas são do tipo não voláteis, isto é, os dados gravados não são perdidos na ausência de energia elétrica ao dispositivo.

Principais tipos de memória ROM

PROM (Programmable Read-Only Memory): esse é um dos primeiros tipos de memória ROM. A gravação de dados neste tipo é realizada por meio de aparelhos que trabalham através de uma reação física com elementos elétricos. Uma vez que isso ocorre, os dados gravados na memória PROM não podem ser apagados ou alterados;

EPROM (Erasable Programmable Read-Only Memory): as memórias EPROM têm como principal característica a capacidade de permitir que dados sejam regravados no dispositivo. Isso é feito com o auxílio de um componente que emite luz ultravioleta. Nesse processo, os dados gravados precisam ser apagados por completo. Somente depois disso é que uma nova gravação pode ser feita;

EEPROM (Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory): este tipo de memória ROM também permite a regravação de dados, no entanto, ao contrário do que acontece com as memórias EPROM, os processos para apagar e gravar dados são feitos eletricamente, fazendo com que não seja necessário mover o dispositivo de seu lugar para um aparelho especial para que a regravação ocorra;

EAROM (Electrically-Alterable Programmable Read-Only Memory): as memórias EAROM podem ser vistas como um tipo de EEPROM. Sua principal característica é o fato de que os dados gravados podem ser alterados aos poucos, razão pela qual esse tipo é geralmente utilizado em aplicações que exigem apenas reescrita parcial de informações;

Flash: as memórias Flash também podem ser vistas como um tipo de EEPROM, no entanto, o processo de gravação (e regravação) é muito mais rápido. Além disso, memórias Flash são mais duráveis e podem guardar um volume elevado de dados. É possível saber mais sobre esse tipo de memória no artigo Cartões de memória Flash, publicado aqui no InfoWester;

CD-ROM, DVD-ROM e afins: essa é uma categoria de discos ópticos onde os dados são gravados apenas uma vez, seja de fábrica, como os CDs de músicas, ou com dados próprios do usuário, quando o próprio efetua a gravação. Há também uma categoria que pode ser comparada ao tipo EEPROM, pois permite a regravação de dados: CD-RW e DVD-RW e afins.

Memória RAM

As memórias RAM (Random-Access Memory – Memória de Acesso Aleatório) constituem uma das partes mais importantes dos computadores, pois são nelas que o processador armazena os dados com os quais está lidando. Esse tipo de memória tem um processo de gravação de dados extremamente rápido, se comparado aos vários tipos de memória ROM. No entanto, as informações gravadas se perdem quando não há mais energia elétrica, isto é, quando o computador é desligado, sendo, portanto, um tipo de memória volátil.

Há dois tipos de tecnologia de memória RAM que são muitos utilizados: estático e dinâmico, isto é, SRAM e DRAM, respectivamente. Há também um tipo mais recente chamado de MRAM.

Principais tipos de memória RAM

SRAM (Static Random-Access Memory – RAM Estática): esse tipo é muito mais rápido que as memórias DRAM, porém armazena menos dados e possui preço elevado se considerarmos o custo por megabyte. Memórias SRAM costumam ser utilizadas como cache (saiba mais sobre cache neste artigo sobre processadores);

DRAM (Dynamic Random-Access Memory – RAM Dinâmica): memórias desse tipo possuem capacidade alta, isto é, podem comportar grandes quantidades de dados. No entanto, o acesso a essas informações costuma ser mais lento que o acesso às memórias estáticas. Esse tipo também costuma ter preço bem menor quando comparado ao tipo estático;
MRAM (Magnetoresistive Random-Access Memory – RAM Magneto-resistiva): a memória MRAM vem sendo estudada há tempos, mas somente nos últimos anos é que as primeiras unidades surgiram. Trata-se de um tipo de memória até certo ponto semelhante à DRAM, mas que utiliza células magnéticas. Graças a isso, essas memórias consomem menor quantidade de energia, são mais rápidas e armazenam dados por um longo tempo, mesmo na ausência de energia elétrica. O problema das memórias MRAM é que elas armazenam pouca quantidade de dados e são muito caras, portanto, pouco provavelmente serão adotadas em larga escala.

Inovação tecnológica na fabricação de chips de memória em formato cúbico matricial

Detalhes da HMC

Cubos híbridos de memória são uma inovação revolucionária na arquitetura de memória DRAM (Dynamic Random-Access Memory – RAM Dinâmica) que estabelece um novo padrão para o desempenho da memória, consumo de energia e custo.

As memórias com tecnologia HMC combinam alta velocidade no processo lógico por meio de uma pastilha formada por transistores de silício interconectados eletricamente em modo vertical da sigla VIA-TSV. O ganho de velocidade e baixo consumo elétrico é garantido em razão de haver um único controlador do agrupamento de memórias. Uma única pastilha de silício pode oferecer um desempenho 15x superior aos atuais módulos de memórias DDR3 e consumindo até 70% menos energia.

Cubos híbridos de memória podem ser uma virada no jogo para aplicações que vão desde a computação de alto desempenho e principalmente tecnologias de consumo, como os tablets e placas gráficas que valorizam uma combinação de potência, energia e largura de banda.

Conceito lógico HMCO aumento da densidade de memória cúbica por bit contribuirá para reduzir o custo total de propriedade, permitindo que mais memórias sejam instaladas em cada máquina utilizando quase 90% menos espaço do que as memórias em uso corrente.

Considerando as DDR4 como um padrão evolutivo normal, a HMC é uma tecnologia revolucionária, uma mudança completa de paradigma na arquitetura das memórias atuais.

Especificações técnicas completas da HMC

O Consórcio HMC disponibilizou informações completas sobre o padrão, clique na imagem abaixo para acessar as especificações!

Especificações H MC

Créditos: Infowester

Créditos: Gigaom

IBM testa chip que simula o próprio cérebro

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Um dos protótipos apresentados: computação cognitiva imita estrutura de funcionamento do cérebro

A onda dos computadores inteligentes está começando a invadir o mercado. No começo foi o Deep Blue; em maio de 1997, após uma severa atualização, Deep Blue venceu Kasparov em um novo confronto de 6 partidas, com 2 vitórias, 3 empates e 1 derrota (pontuação final: 3,5 a 2,5), tornando-se o primeiro computador a vencer um campeão mundial de xadrez num match com regras de tempo oficiais.

Em fevereiro de 2011, o supercomputador Watson derrotou seus competidores humanos em um programa de TV nos EUA.

No Brasil o neurocientista Miguel Nicolelis, quebra todos os paradigmas e consegue fazer com que circuitos cerebrais: simulem, aprendam e até influenciem os próprios agrupamentos de neurônios.

Neste momento, cientistas da IBM estão integrando software e hardware, capazes não apenas de analisar informações complexas em tempo real como também de aprender com os resultados.

Nele, novas ligações são feitas a cada input, e as experiências anteriores são utilizadas para elaborar a próxima ação. Basicamente, um sistema como esse reconhece rostos, se lembra de ações passadas e sente as variações do ambiente por meio de sensores. Tudo isso ao mesmo tempo.

Essa é a meta do projeto Synapse (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics), desenvolvido pela IBM Research: recriar as sinapses do cérebro por meio de algoritmos e circuitos de silício. As sinapses são as estruturas responsáveis por transmitir o impulso nervoso de um neurônio ao outro.

Hoje, a empresa anunciou a conclusão da primeira fase do empreendimento: dois chips experimentais, feitos para similar a percepção, ação e cognição do cérebro.

Embora não contenham elementos biológicos, os chamados “neurosynaptic computing chips”, ou chips neuro-sinápticos, possuem circuitos inspirados na neurobiologia: cada um conta com 256 “neurônios”; um deles contém 262.144 sinapses programáveis, o outro, 65.536.

Os dois protótipos foram construídos na unidade de Fishkill, em Nova York, e estão sendo testados nos laboratórios de Yorktown Heights (NY) e San José, na Califórnia. Até agora, já demonstraram habilidades em tarefas simples, como navegação, visão, reconhecimento de padrões, memória e classificação de objetos.

Esses chips são a base do que a IBM imagina como futuro da informática: a computação cognitiva. Os sistemas construídos com eles não serão programados da mesma forma que os atuais: eles devem aprender através das experiências, encontrando correlações e criando hipóteses – como faz o cérebro.

A meta do SyNAPSE é criar um sistema de chip com 10 bilhões de neurônios e trilhões de sinapses, que consuma menos de um kilowatt e ocupe menos de dois litros de volume. O sistema não apenas analisaria informações complexas de vários inputs sensoriais, mas interagiria de acordo.

Por exemplo, um supermercado poderia usar um sistema cognitivo para monitorar seu estoque. Medindo temperatura, textura e odor dos alimentos, ele conseguiria registrar (e aprender) quais estão ou não estragados.

Com o fim da fase 1, a IBM Research e suas universidades parceiras no projeto (Columbia University; Cornell University; University of California, Merced; e University of Wisconsin, Madison) receberam US$21 milhões do governo americano para desenvolver a fase 2.

O objetivo final é fazer com que os computadores deixem de ser “grandes calculadoras” para que passem a ser sistemas com capacidade de aprendizado.

Fonte:http://info.abril.com.br

Seagate compra divisão de discos rígidos da Samsung

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O acordo saiu por 1,4 bilhões de dólares e fortalece a Seagate frente a Western Digital, sua principal concorrente.

Reuters. Por Supantha Mukherjee e Miyoung Kim – A Seagate Technology vai comprar a unidade deficitária de discos rígidos da Samsung por 1,4 bilhão de dólares para combater a rival Western Digital e controlar uma guerra de preços que prejudicou a indústria.

O acordo acontece um mês depois que a Western Digital anunciou a compra da divisão de HDs da Hitachi por 4,3 bilhões de dólares, criando uma líder global com amplos recursos.

Em 2010, as vendas da Seagate somaram 11,4 bilhões de dólares enquanto a Western Digital divulgou receita de 9,85 bilhões.

Toshiba Corp e Fujitsu também disputam o mercado de HDs.

A venda da divisão de HDs marca a saída da Samsung de uma indústria de margens muito baixas para se concentrar nos negócios com chips de memória.

O setor de HDs está passando por um persistente declínio no crescimento das vendas e está começando a enfrentar uma ameaça de longo prazo gerada pelos computadores tablet, que utilizam dispositivos de memória baseados em chips de memória flash (SSD).

Após o acordo, a Samsung vai fornecer chips de memória flash NAND para a Seagate usar em drives SSD e vai encomendar HDs da Seagate para seus computadores e produtos eletrônicos.

Fonte: http://www.tecmundo.com.br

{rcristo}

Explicação sobre a capacidade de armazenamento em informática

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Començando em Bits e terminando em Geopbytes

Bit: um bit é a menor unidade de dados que um computador usa. Ele pode ser usado para representar dois estados de informação, Sim ou Não.

Byte: um byte é igual a 8 Bits. Um byte pode representar 256 (28) estados de informações, por exemplo, números ou uma combinação de números e letras. 1 Byte pode ser igual a um caractere. 10 bytes podem ser iguais a uma palavra. 100 Bytes seriam iguais a uma frase.

Kilobyte: um kilobyte é igual a 1024 bytes. 1 Kilobyte seria igual a esse parágrafo que você está lendo, enquanto que 100 Kilobytes seriam iguais a uma página inteira.

Megabyte: um megabyte é igual a 1024 Kilobytes. Nos primórdios da computação, um Megabyte foi considerado uma grande quantidade de dados. Hoje em dia é comum encontrar computadores que possuem discos rígidos de 500 Gigabytes ou mais. Um desses disquetes antigos 3 ½” polegadas podiam armazenar 1,44 Megabytes, ou o equivalente a um pequeno livro. 100 Megabytes podem comportar dois volumes de uma enciclopédia. 640 Megabytes é a quantidade de dados que caberá em um disco CD-ROM.

Gigabyte: um gigabyte é igual a 1024 Megabytes. Um Gigabyte ainda é um termo muito comum usado nos dias de hoje quando se refere ao espaço em disco ou unidade de armazenamento. 1 Gigabyte de dados é quase o dobro da quantidade de dados que um CD-ROM pode suportar. Mas trata-se de mil vezes a capacidade de um disco flexível de 3 ½”. 1 Gigabyte pode armazenar o conteúdo de cerca de 10 metros de livros em uma prateleira. 100 Gigabytes poderiam armazenar o equivalente a uma biblioteca inteira de revistas acadêmicas.

Terabyte: um terabyte é igual a um trilhão de bytes, ou 1024 Gigabytes. Houve um tempo em que eu nunca pensei que veria um disco de 1 terabyte, agora um disco de 1 ou 2 terabytes é a especificação normal para muitos computadores novos. Para colocá-lo em perspectiva, um terabyte pode armazenar cerca de 3,6 milhões de 300 imagens de 1 Kilobyte ou talvez cerca de 300 horas de vídeo de boa qualidade. Um terabyte poderia armazenar mil cópias da Enciclopédia Britannica. Dez Terabytes poderiam armazenar a coleção de impressos da biblioteca do Congresso Americano. Isso é um monte de dados.

Petabyte: um petabyte igual a 1024 Terabytes ou um milhão de gigabytes. É difícil visualizar o que poderia compor um petabyte. 1 petabyte poderia conter cerca de 20 milhões de estantes de biblioteca de 4 portas cheias de livros. Poderia contêm 500 bilhões de páginas de texto impresso padrão. Seriam necessários cerca de 500 milhões de disquetes para armazenar a mesma quantidade de dados.

Exabyte: um exabyte é igual a 1024 Petabytes. Outra maneira de olhar para ele é que um exabyte é de aproximadamente um quintilhões de bytes ou um bilhão de Gigabytes. Não há muito para comparar com um Exabyte. Tem sido dito que 5 exabytes seriam igual a todas as palavras já faladas pela humanidade.

Zettabyte: um zettabyte é igual a 1024 exabytes. Não há nada que se compare a um Zettabyte, mas dizem que levaria um monte de zeros e uns para preenchê-lo.

Yottabyte: um yottabyte é igual a 1024 zettabytes. Levaria cerca de 11.000.000.000.000 de anos para fazer o download de um arquivo Yottabyte a partir da Internet em banda larga de alta velocidade. Você pode compará-lo com toda a Internet, somando todos os dados lá dentro, isso quase ocupa um Yottabyte.

Brontobyte: um Brontobyte é (você adivinhou) igual a 1024 Yottabytes. A única coisa que há para dizer sobre um Brontobyte é que é um 1 seguido por 27 zeros!

Geopbyte: um geopbyte é igual a 1024 Brontobytes! Estou duvidando que alguém vivo hoje possa ver um disco rígido Geopbyte. Uma forma de olhar para um geopbyte é 1.267.650.600.228.229.401.496.703.205.376 bytes!

Explicação aprofundada

Um byte, frequentemente confundido com bit, é um dos tipos de dados integrais em computação. É usado com frequência para especificar o tamanho ou quantidade da memória ou da capacidade de armazenamento de um computador, independentemente do tipo de dados armazenados.

A codificação padronizada de byte foi definida como sendo de 8 bits. O byte de 8 bits é, por vezes, também chamado de octeto, nomeadamente no contexto de redes de computadores e telecomunicações.

A uma metade de um byte, dá-se o nome de nibble ou semioctecto.

Para os computadores, representar 256 números binários é suficiente. Por isso, os bytes possuem 8 bits. Basta fazer os cálculos. Como um bit representa dois valores (1 ou 0) e um byte representa 8 bits, basta fazer 2 (do bit) elevado a 8 (do byte) que é igual a 256.

Note que um byte nada tem de especial, é apenas um número binário de oito algarismos. Sua importância na informática deriva apenas do fato do código ASCII haver adotado números de oito bits, além de razões meramente construtivas ou operacionais. Por exemplo: os códigos enviados a impressoras para controlar a impressão têm oito bits, os valores trocados pelos modems entre computadores também, assim como diversas outras operações elementares de intercâmbio de informações. Além disso, memórias costumam ser organizadas de tal forma que as operações de leitura e escrita são feitas com quantidades de um byte ou de um múltiplo de bytes (oito, dezesseis, trinta e dois, sessenta e quatro ou cento e vinte e oito bits – o que corresponde a um, dois, quatro, oito e dezesseis bytes, respectivamente).

Segundo norma da IEC, lançada em 2000, foi definida uma nova nomenclatura para dados de base dois em substituição a nomenclatura usada erroneamente de base dez separando a confusão causada entre proporção 1:1000 ou 1:1024, veja mais em Prefixos Binários.

História

No início da computação chegou-se a utilizar 1 byte = 6 bits no código BCD pois com 6 bits (64 caracteres) era possível representar todo o alfabeto alfanumérico A-Z, 0-9 além de alguns caracteres especiais. Em terminais e impressoras Teletipo (TTY), conectados através de interfaces seriais com o computador central, também usou-se uma variante na comunicação de dados onde 1 byte = 7 bits e ainda hoje é possível configurar uma interface RS32C para operar em 7 bits de dados. A transcodificação BASE64 usada até hoje em documentos MIME na Internet[1][2] reflete a dificuldade passada de comunicação de dados em 8 bits entre diferentes computadores. A primeira codificação de 1 byte = 8 bits deve-se à IBM com a criação do código EBCDIC em 1960. A partir do sucesso os computadores IBM, padronizou-se que 1 byte = 8 bits, surgindo também o código ASCII de 8 bits em 1961. A representação dos caracteres nos computadores atuais ganharam uma nova dimensão: os padrões EBCDIC (já em desuso há um bom tempo) e ASCII estão sendo substituídos pelos códigos UNICODE UTF, UTF-16 e UTF-32 que podem demandar 1 byte, 2 bytes e até 4 bytes para representar uma letra do alfabeto a fim de acomodar as escritas em línguas mundiais.

Quantidades

Byte (B)

  • 1 Byte = 8 bits

Kilobyte (KB)

  • Kbyte = 1024 Bytes (210) Bytes.

  • 1 024 Byte = 8 192 Bits

Megabyte (MB)

  • 1 024 KB

  • 1 048 576 (220)Bytes

  • 8 388 608 Bits

    •  

Gigabyte (GB)

  • 1 024 MB

  • 1 048 576 KB

  • 1 073 741 824 (230) Bytes

  • 8 589 934 592 Bits

    •  

Terabyte (TB)

  • 1 024 GB

  • 1 048 576 MB

  • 1 073 741 824 KB

  • 1 099 511 627 776 (240) Bytes

  • 8 796 093 022 208 Bits

    •  

Petabyte (PB)

  • 1 024 TB

  • 1 048 576 GB

  • 1 073 741 824 MB

  • 1 099 511 627 776 KB

  • 1 125 899 906 842 624 (250) Bytes

  • 9 007 199 254 740 992 Bits

    •  

Exabyte (EB)

  • 1 024 PB

  • 1 048 576 TB

  • 1 073 741 824 GB

  • 1 099 511 627 776 MB

  • 1 125 899 906 842 624 KB

  • 1 152 921 504 606 846 976 (260) Bytes

  • 9 223 372 036 854 775 808 Bits

    •  

Zettabyte (ZB)

  • 1 024 EB

  • 1 048 576 PB

  • 1 073 741 824 TB

  • 1 099 511 627 776 GB

  • 1 125 899 906 842 624 MB

  • 1 152 921 504 606 846 976 KB

  • 1 180 591 620 717 411 303 424 (270) Bytes

  • 9 444 732 965 739 290 427 392 Bits

    •  

Yottabyte (YB)

  • 1 024 ZB

  • 1 048 576 EB

  • 1 073 741 824 PB

  • 1 099 511 627 776 TB

  • 1 125 899 906 842 624 GB

  • 1 152 921 504 606 846 976 MB

  • 1 180 591 620 717 411 303 424 KB

  • 1 208 925 819 614 629 174 706 176 (280) Bytes

  • 9 671 406 556 917 033 397 649 408 Bits

    •  

Brontobyte (BB)

  • 1 024 YB

  • 1 048 576 ZB

  • 1 073 741 824 EB

  • 1 099 511 627 776 PB

  • 1 125 899 906 842 624 TB

  • 1 152 921 504 606 846 976 GB

  • 1 180 591 620 717 411 303 424 MB

  • 1 208 925 819 614 629 174 706 176 KB

  • 1 237 940 039 285 380 274 899 124 224 (290) Bytes

  • 9.903.520.314.283.042.199.192.993.792 Bits

Geopbyte (GEB)

  • 1 024 BB

  • 1 048 576 YB

  • 1 073 741 824 ZB

  • 1 099 511 627 776 EB

  • 1 125 899 906 842 624 PB

  • 1 152 921 504 606 846 976 TB

  • 1 180 591 620 717 411 303 424 GB

  • 1 208 925 819 614 629 174 706 176 MB

  • 1 237 940 039 285 380 274 899 124 224 KB

  • 1.267.650.600.228.229.401.496.703.205.376 (2100) Bytes

  • 10.141.204.801.825.835.211.973.625.643.008 Bits

Agora pode-se ter um bom entendimento de bits a geopbytes.

Fonte:Wikipedia

Dados armazenados no mundo até 2007 somavam 295 exabytes

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Capacidade de armazenamento mundial até 2007

Quantidade de informações armazenadas no mundo até 2007

Pesquisa divulgada em uma das edições da Science calculou a quantidade de informação guardada em todo o globo.

A capacidade armazenada de informações já produzidas pela humanidade foi calculada por cientistas e o número é astronômico: 295 exabytes, 295.000.000.000.000.000.000 de bytes – ou 29518. Um exabyte equivale a um bilhão de gigabytes. O estudo, publicado na edição (11) do Science Journal, calculou a quantidade de dados armazenados em todo o mundo até o ano de 2007.

“Se pegássemos toda essa informação e a colocássemos em livros, poderíamos cobrir todo o território americano com três camadas”, diz o Dr. Martin Hilbert, da Universidade do Sul da Califórnia. O mesmo volume de informações guardado em CDs criaria uma pilha capaz de alcançar a lua, dizem os pesquisadores.

O cálculo foi baseado na capacidade de 60 tipos de tecnologias, entre analógicas e digitais, produzidas no período entre 1986 e 2007. Eles consideraram tudo, de discos rígidos aos obsoletos disquetes, de chapas de raio-x até microchips e cartões de crédito.

A pesquisa cobre duas décadas intituladas como “revolução da informação”, na qual a sociedade humana passou à era digital. No ano 2000, 75% da informação estava em meios analógicos, como vídeo cassetes. Sete anos depois, 94% correspondiam a meios digitais.

“Antes houve outras revoluções”, diz Hilbert. “O carro mudou a sociedade completamente, assim como a eletricidade. A cada 40, 50 ou 60 anos alguma tecnologia evolui mais rápido que as demais. Agora é a vez da informação”.

Outros resultados da pesquisa global mostram que no mesmo período foram transmitidos por radiodifusão cerca de dois zettabytes de dados (um zettabyte equivale a mil exabytes). É o equivalente a 175 jornais impressos por pessoa no mundo, por dia.

Estes números podem parecer exagerados, mas não são, isso anda perto da capacidade de processamento de informação e armazenamento da natureza. “O DNA humano em um único indivíduo pode conter 300 vezes mais informação que todos os nossos dispositivos tecnológicos”, diz o Hilbert.

Fonte: Martin Hilbert, science.