Pablo Javier PiacenteUna nueva investigación liderada por científicos de la Universidad de Gotemburgo, en Suecia, ha logrado por primera vez integrar una función de memoria y una función de cálculo en los mismos componentes informáticos. Dichos componentes funcionan más como las redes neuronales energéticamente eficientes del cerebro, transformándose en bloques de construcción importantes en el futuro para ordenadores y dispositivos móviles más parecidas al cerebro humano.
Aunque los ordenadores han avanzado fuertemente en los últimos años de la mano de la Inteligencia Artificial (IA), alcanzando tareas cognitivas avanzadas como el reconocimiento de imágenes o del lenguaje humano, entre muchas otras, nuestro cerebro aún se encuentra un paso por delante en un aspecto clave: es capaz de efectuar con eficacia procesos complejos y de hacerlo con una elevada eficiencia energética.
En consecuencia, una de las obsesiones en el campo de la informática es poder desarrollar ordenadores y otros dispositivos que puedan “imitar” la eficiencia energética del cerebro humano. Según una nota de prensa, el nuevo estudio publicado recientemente en la revista Nature Materials ha logrado un avance importante en este sentido. El mayor adelanto tiene que ver con la combinación de memoria y cálculo en un único componente: la integración incrementa considerablemente la eficiencia desde el punto de vista energético.
Un nuevo esquema
En un escenario en el cual los ordenadores necesitan cada vez más potencia para desarrollar tareas de complejidad creciente, en tanto que los dispositivos móviles, drones y satélites requieren de la máxima eficiencia en la gestión energética, un avance de este tipo podría permitir el desarrollo de una nueva generación de equipos informáticos: estarían cada vez más cerca del funcionamiento del cerebro humano, al poder alcanzar su eficiencia en el uso de los recursos.
¿Cómo se logró la integración entre las funciones de memoria y cálculo? Para hacerlo realidad, los investigadores combinaron dos herramientas principales para cálculos avanzados en un mismo componente: redes de osciladores y memristores. Los primeros son circuitos oscilantes que pueden efectuar cálculos y que podrían compararse a las neuronas humanas. Los memristores, en tanto, son resistencias que también pueden realizar cálculos pero al mismo tiempo disponen de memoria integrada y pueden programarse: cumplen una tarea similar a la que llevan adelante en el cerebro las neuronas especializadas en la memoria.
Los especialistas creen que el descubrimiento permitirá el desarrollo de tecnologías más rápidas, más funcionales y con un menor consumo energético en diferentes áreas. Un aspecto clave son las pequeñas dimensiones de los componentes: cientos de ellos caben en un espacio equivalente al que ocupa una sola bacteria. Esto podría ser muy útil al integrarlos en teléfonos móviles y otros dispositivos de escasas dimensiones.
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Dispositivos más avanzados
Los científicos indicaron que un ejemplo concreto de las ventajas de estos nuevos componentes podría verse en los asistentes digitales que se usan en los teléfonos móviles. Como los cálculos para estas funciones requieren de grandes cantidades de energía, asistentes como Siri se ejecutan mediante servidores. Pero si los cálculos se pudieran realizar en el mismo teléfono, gracias a una mayor eficiencia energética, el funcionamiento sería más rápido y sencillo y no se requerirían servidores.
A partir de esta mayor eficiencia, los dispositivos podrían realizar más funciones y progresar tecnológicamente. Todos estos avances se relacionan con la computación neuromórfica, que intenta imitar las redes neuronales del cerebro humano y aplica nuevos algoritmos que reproducen las estructuras de trabajo de nuestro cerebro.
Referencia
Memristive control of mutual spin Hall nano-oscillator synchronization for neuromorphic computing. Zahedinejad, M., Fulara, H., Khymyn, R. et al. Nature Materials (2021). DOI:https://doi.org/10.1038/s41563-021-01153-6
Foto: los investigadores han logrado por primera vez combinar una función de memoria y una función de cálculo en los mismos componentes. Crédito: Mohammad Zahedinejad.
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