Um novo supercomputador capaz de simular mais de 10 bilhões de neurônios artificiais foi implementado na Universidade de Leipzig, na Alemanha. Desenvolvido pela empresa alemã SpiNNcloud, o sistema revolucionário promete transformar radicalmente o processo de descoberta de medicamentos, testando bilhões de moléculas em questão de minutos, em vez de meses ou anos como nos métodos tradicionais.
Batizado de SpiNNcloud Server System, o equipamento foi projetado para acelerar principalmente as simulações de dobramento de proteínas combinadas com perfis de pacientes, etapa fundamental no desenvolvimento de novos fármacos. Essa abordagem marca um importante avanço na direção da medicina personalizada, onde tratamentos podem ser adaptados às características individuais de cada paciente.
“O enovelamento de proteínas é essencialmente um problema de otimização, onde a proteína busca seu estado de menor energia. Os supercomputadores SpiNNcloud são particularmente eficazes na resolução destes tipos de problemas e podem identificar estruturas proteicas ideais com uma velocidade sem precedentes“, explicou Jens Meiler, Diretor do Instituto de Descoberta de Medicamentos da Universidade de Leipzig.
A diferença crucial deste supercomputador está em sua arquitetura inspirada no funcionamento do cérebro humano. Em vez de seguir o modelo computacional tradicional, o sistema utiliza processadores ARM de baixo consumo energético organizados para simular redes neurais biológicas. Essa abordagem permite que o equipamento processe informações de maneira paralela e altamente eficiente, similar ao funcionamento de nossos neurônios.
Eficiência energética revolucionária
Um dos aspectos mais impressionantes do SpiNNcloud Server System é sua extraordinária eficiência energética. De acordo com Hector Gonzalez, cofundador e CEO da SpiNNcloud, “nossa arquitetura de computação inspirada no cérebro é especialmente adequada para implementar algoritmos que exigem dispersão dinâmica e paralelismo extremo. Nossos sistemas são 18 vezes mais eficientes em termos de energia do que as GPUs atuais.”
Essa característica ganha relevância especial no contexto atual, onde o consumo energético de data centers que sustentam serviços de inteligência artificial tem crescido a taxas alarmantes. Segundo relatório da União Internacional de Telecomunicações (UIT), o consumo de eletricidade pelos centros de dados de IA aumentou 12% anualmente entre 2017 e 2023.
A estrutura do supercomputador é composta por 48 chips SpiNNaker2 por placa de servidor, cada chip contendo 152 núcleos baseados em arquitetura ARM com aceleradores especializados. Christian Mayr, cofundador da SpiNNcloud, destacou que o sistema foi originalmente concebido para simulação de redes neurais biológicas usando 10 milhões de processadores ARM programáveis.
Na prática, a capacidade de processamento do SpiNNcloud é impressionante. Um protótipo da rede neural permite a triagem de 20 bilhões de moléculas em menos de uma hora – uma velocidade cerca de 100 vezes superior à obtida com mil núcleos de CPU convencionais. Esse ganho de performance pode reduzir drasticamente o tempo necessário para as primeiras etapas de desenvolvimento de medicamentos.
Peter Rutten, vice-presidente de pesquisa de computação de alto desempenho da IDC, observou que “a abordagem da SpiNNcloud reflete uma mudança mais ampla na computação de alto desempenho, onde a inovação exige que a infraestrutura e os algoritmos sejam coprojetados desde o início.” Esta integração entre hardware e software específicos para a tarefa representa um novo paradigma no desenvolvimento de ferramentas computacionais para ciência.
Para o Brasil, onde centros de pesquisa farmacêutica buscam constantemente soluções mais acessíveis e eficientes, a tecnologia pode representar uma alternativa viável para acelerar a descoberta de novos medicamentos, especialmente aqueles voltados a doenças tropicais negligenciadas ou para o desenvolvimento de fármacos adaptados às características genéticas da população brasileira.
