De la algoritmi la materiale
Arhitecturile actuale de AI sunt extrem de costisitoare energetic. Consumul energetic al infrastructurii AI crește rapid și devine o problemă strategică [1]. Creierul uman, prin comparație, realizează sarcini cognitive complexe cu aproximativ 20 W, puterea unui bec, de ordinul miilor de ori mai eficient decât sistemele de calcul echivalente [1,2]. Pe măsură ce sistemele AI devin mai complexe, această disparitate devine o problemă critică. Soluția nu este doar un algoritm mai eficient, ci este un hardware fundamental diferit.
Ceea ce se schimbă nu este doar scala, ci paradigma. Sistemele de calcul bazate pe tehnologia CMOS sunt construite pe o separare clară între memorie și procesare, ceea ce face ca o mare parte din consumul energetic să provină din transferul de date între aceste două componente. Noile arhitecturi merg însă într-o direcție diferită, în care aceste funcții încep să se suprapună. Asta implică dezvoltarea unor materiale și dispozitive capabile să răspundă gradual la stimuli, să păstreze urme ale istoricului de funcționare și să proceseze informația local. Nu este vorba despre materiale „mai bune” în cadrul aceleiași logici de calcul, ci despre unele care permit o logică diferită. În acest context se dezvoltă sistemele neuromorfice, inspirate de modul în care funcționează neuronii biologici. Aceste arhitecturi promit procesare mai rapidă și consum energetic redus, dar progresul lor depinde direct de capacitatea de a dezvolta materiale și structuri noi, exact tipul de cercetare realizat astăzi în laboratoare precum cel în care lucrez.
Oxizii funcționali, materialele cu tranziții de fază, structurile feroelectrice sau joncțiunile tunel explorează această direcție prin mecanisme fizice diferite. Niciuna dintre aceste clase de materiale nu este însă o soluție gata de implementat. Între demonstrația de laborator și dispozitivul utilizabil apar întrebări fundamentale: cât de bine poate fi controlat mecanismul de comutare, cât de reproductibil este răspunsul de la un dispozitiv la altul, cât de stabilă rămâne starea în timp și după cicluri repetate, ce rol joacă interfețele și dacă procesul de fabricație poate fi compatibil cu tehnologiile existente. Aceste probleme nu se rezolvă doar prin modelare teoretică sau printr-un rezultat experimental izolat. Ele cer sinteză controlată, caracterizare detaliată, testare pe termen lung și iterații repetate între material, dispozitiv și arhitectură. Laboratoarele de fizica materialelor sunt locul în care se verifică dacă un concept promițător poate deveni nu doar o demonstrație de principiu, ci o tehnologie robustă.
Ce se construiește în România și ce riscă să se piardă
În ultimii ani, România a investit în infrastructură de cercetare. Nu la nivelul marilor centre europene, dar suficient pentru a crea medii reale de lucru. Există echipamente, grupuri specializate, competențe acumulate în ani de muncă.
Am văzut din interior cât de greu se construiesc aceste competențe. Am intrat în domeniul materialelor feroelectrice imediat după licență. Cu onestitate, pot spune că am început să înțeleg cu adevărat domeniul abia după cinci ani, poate chiar zece. Și asta vorbind despre o zonă restrânsă dintr-un câmp mult mai larg. Decenii de cercetare produc volume de cunoștințe greu de cuprins. Dar nu e vorba doar de timp de studiu: când o instalație nouă intră în laborator, de la primele încercări până la rezultate reproductibile și consistente pot trece ani. Iar pentru a ajunge la nivelul de performanță la care se raportează comunitatea internațională, sau pentru a aduce ceva cu adevărat inovativ, este nevoie de și mai mult: repetiții, eșecuri, rafinare continuă. Nu e o particularitate locală. IMEC, unul dintre cele mai importante centre de cercetare în microelectronică din lume, constată același lucru la scară globală: „…hardware problems are time-intensive, taking several years to achieve even minor improvements, all the while production is becoming increasingly complex and therefore expensive.” [3]
Am văzut și cum pot fi pierdute. Lipsa finanțării, sau competiția dură pentru fonduri și logica finanțărilor pe termen scurt împing spre strategii care erodează tocmai ce s-a construit cu greu: abordăm ce e la modă, chiar dacă înseamnă să pornim de la zero; abandonăm repede dacă rezultatele întârzie, pentru că trebuie să producem livrabile concrete: articole, rapoarte, cifre. Continuitatea, care face cu adevărat diferența în cercetarea de materiale, este sacrificată în favoarea vizibilității imediate.
Problema nu este lipsa competenței. Este lipsa unui cadru coerent în care această competență să conteze economic.
De ce cercetarea în România nu ajunge în industrie
Conform European Innovation Scoreboard 2025, cheltuielile private de cercetare-dezvoltare din România sunt la doar 19,3% din media UE. Asta înseamnă că puține firme au structuri capabile să preia un rezultat științific, să îl testeze și să și-l asume. Un raport World Bank din 2026 arată că doar aproximativ 6% dintre IMM-urile românești colaborează cu universități sau institute de cercetare.
Finanțarea publică, principalul motor al cercetării din România, vine cu propriile constrângeri structurale. Proiectele au orizonturi fixe, evaluările se fac pe baza livrabilelor imediate, iar continuitatea depinde de apeluri lansate fără o ritmicitate clară și fără predictibilitate.
Rezultatul: cercetarea funcționează în proiecte discontinue. Finanțarea acoperă un ciclu, produce un articol sau un prototip de laborator, apoi se oprește. Lipsesc exact intermediarii care în alte țări fac legătura dintre știință și piață.
E deja un clișeu să invocăm modelele de succes: institutul Fraunhofer în Germania, Israel Innovation Authority. Le menționăm totuși, nu pentru că cercetătorii de acolo ar fi mai buni sau mai harnici, ci pentru că nu sunt lăsați singuri să facă și știință, și antreprenoriat, și vânzări. Diferența nu e de talent. E de sistem: finanțare în etape, consorții mixte academie-industrie, oficii de transfer tehnologic cu mandat real.
Investițiile în infrastructură de cercetare nu generează impact dacă nu sunt însoțite de mecanisme de transfer: oficii de transfer tehnologic funcționale, programe de tip proof-of-concept, structuri care să traducă rezultatele în limbaj industrial.
Faptul că România are competențe reale în fizica materialelor și în direcții relevante pentru AI hardware nu este un dat permanent. Resursele umane se erodează fără continuitate, infrastructura îmbătrânește fără întreținere, iar domeniile de nișă pot pierde masa critică rapid.
Riscul nu este că România va rămâne în urmă față de liderii globali ai AI; asta e deja asumat. Riscul este să devenim irelevanți tocmai în momentul si in domenii în care încă avem ceva de contribuit: expertiză în materiale, infrastructură funcțională, oameni formați. Fereastra există. Nu va rămâne deschisă fără efort.
Referințe
[1] Jayakrishnan A.R. et al., Hard way or hardware? Taking the heat out of AI, APL Mach. Learn. 3, 030901 (2025); doi: 10.1063/5.0270385
[2] Muir D.R., Sheik S., The road to commercial success for neuromorphic technologies, Nature Communications (2025); doi: 10.1038/s41467-025-57352-1
[3] Luc Van den hove, AI’s future hinges on hardware innovation, imec, 2024. https://www.imec-int.com/en/articles/ais-future-hinges-hardware-innovation
Despre autoare
Dr. Andra-Georgia Boni este cercetător la INCD pentru Fizica Materialelor, cu peste 15 ani de experiență în studiul materialelor feroelectrice. Este laureată a programului L’Oréal-UNESCO „Pentru Femeile din Știință”. Activitatea sa se desfășoară la intersecția dintre cercetarea fundamentală și aplicații, cu focus pe dezvoltarea de noi dispozitive pentru sensing și calcul, inclusiv în domeniul inteligenței artificiale.
Despre Asociația 360
Fondată în 2019, Asociația 360 (Think Tank 360) urmărește o viziune holistică asupra educației, cercetării, inovării și digitalizării din România. Misiunea sa este de a facilita colaborarea între educație, guvern și mediul de afaceri pentru a stimula progresul și investițiile în cercetare și prognoză economică. Este singurul ONG din România aflat sub auspiciile Universității Stanford și susține activ comunitatea Data Science locală, promovând diversitatea, echitatea și incluziunea. Think Tank 360 are un rol activ în implementarea Legii UE privind Inteligența Artificială, oferind claritate privind transparența, etica și prejudecățile legate de AI și creând punți între guvern, sectorul privat și societatea civilă. Din iunie 2023, organizația oferă servicii în domeniul inteligenței artificiale fiabile, managementului riscurilor, conformității, inovației și protecției drepturilor fundamentale, consolidând România în centrul digitalizării și inovării societale.
