Científicos desarrollaron un «memristor» de seleniuro de bismuto que imita las sinapsis humanas con una eficiencia energética sin precedentes, lo que permitirá crear redes neuronales totalmente analógicas, eliminando el cuello de botella de la computación actual.
La computación moderna se enfrenta a un muro: el constante viaje de datos entre la memoria y el procesador consume demasiada energía. Para derribarlo, el equipo liderado por el profesor Xiaogan Liang de la Universidad de Michigan ha diseñado un dispositivo llamado memristor (una resistencia con memoria). A diferencia de los chips convencionales que solo entienden de «0» y «1», este componente puede variar su resistencia de forma fluida, tal como las neuronas ajustan la fuerza de sus conexiones en el cerebro humano.
El secreto reside en una arquitectura de «sándwich»: una capa del compuesto bismuth selenide (seleniuro de bismuto, Bi2Se3 atrapada entre electrodos de oro y titanio. Al aplicar voltaje, unos filamentos microscópicos de oro crecen como dedos dentro del cristal sin llegar a tocar el otro extremo. Este movimiento permite una sintonización analógica de la corriente de entre el 10% y el 40%, permitiendo al chip «aprender» y recordar estados intermedios de forma estable, con una pérdida de información menor al 1% en pruebas de larga duración.
Para demostrar su potencial, los investigadores integraron estos memristores en una red neuronal de hardware puro para controlar una palanca de equilibrio motorizada. Mientras que una computadora normal necesitaría convertir señales digitales a analógicas constantemente, este sistema lo hizo de forma directa y fluida. ¿El resultado? El dispositivo mantuvo el equilibrio consumiendo apenas 7 microvatios, una cifra ridícula comparada con los 10 vatios que gasta una bombilla LED común.
Según Liang, este diseño es el primero en combinar tres requisitos críticos: retención de datos a largo plazo, estados de memoria analógicos y operación sin reguladores externos. Al ser compatible con los procesos actuales de fabricación de semiconductores, este «cerebro de cristal» promete una era donde la inteligencia artificial sea más rápida, sencilla de diseñar y, sobre todo, increíblemente ahorradora de energía.
Con información de Universidad de Michigan.
