Investigadores de la Universidad de Cambridge han desarrollado un nuevo material para chips que imita el cerebro humano, reduciendo el consumo energético en sistemas de inteligencia artificial hasta un 70%.
Un equipo de investigadores liderado por la Universidad de Cambridge ha desarrollado un nuevo tipo de dispositivo nanoelectrónico que podría reducir drásticamente el consumo de energía en el hardware de inteligencia artificial, imitando la estructura del cerebro humano. Este avance se detalla en la revista Science Advances.
Los sistemas actuales de IA dependen de chips convencionales que transfieren datos entre unidades de memoria y procesamiento, un proceso que consume grandes cantidades de electricidad. La demanda global está aumentando rápidamente a medida que la adopción de la IA se extiende a diversas industrias.
La computación inspirada en el cerebro, o neuromórfica, representa una alternativa prometedora que podría reducir el uso energético hasta en un 70%. Esto se logra al almacenar y procesar información en el mismo lugar con un consumo extremadamente bajo. Además, este sistema sería mucho más adaptable, replicando la capacidad del cerebro humano para aprender y evolucionar.
El Dr. Babak Bakhit, autor principal del estudio y miembro del Departamento de Ciencia de Materiales y Metalurgia de Cambridge, enfatiza: “El consumo energético es uno de los principales desafíos del hardware actual de IA. Para abordarlo, se necesitan dispositivos con corrientes extremadamente bajas y excelente estabilidad”.
A diferencia de los memristores existentes que dependen de filamentos conductores dentro del material óxido metálico, los nuevos dispositivos desarrollados por el equipo cambridgeano utilizan una forma innovadora de óxido de hafnio. Este nuevo enfoque permite cambiar su resistencia sin necesidad de formar o romper filamentos, lo cual solía ser impredecible y requería altos voltajes operativos.
El equipo logró crear una película delgada basada en hafnio que cambia su estado mediante un mecanismo diferente al habitual. Al añadir estroncio y titanio y emplear un método de crecimiento en dos etapas, lograron formar pequeñas puertas electrónicas en las interfaces donde se encuentran las capas. Esta innovación permite ajustar suavemente la resistencia del dispositivo al modificar la altura de una barrera energética.
Bakhit señala que este mecanismo supera uno de los mayores retos en el desarrollo de tecnología memristor: “Los dispositivos filamentarios sufren comportamientos aleatorios. Pero nuestros dispositivos muestran una uniformidad excepcional entre ciclos y entre dispositivos”.
Las pruebas realizadas demostraron que estos nuevos dispositivos pueden soportar decenas de miles de ciclos de conmutación y mantener sus estados programados durante aproximadamente un día. Además, reproducen reglas fundamentales del aprendizaje observadas en biología, como la plasticidad dependiente del tiempo: el principio según el cual las neuronas fortalecen o debilitan sus conexiones dependiendo del momento en que llegan las señales.
A pesar del progreso significativo, aún persisten desafíos técnicos. El proceso actual de fabricación requiere temperaturas alrededor de 700°C, superiores a las tolerancias estándar en la fabricación semiconductora. “Este es actualmente nuestro principal desafío”, afirma Bakhit, quien añade que están trabajando para reducir estas temperaturas y hacerlas más compatibles con los procesos industriales habituales.
No obstante, Bakhit es optimista respecto a la posibilidad de integrar esta tecnología en sistemas a escala chip: “Si podemos bajar la temperatura e implementar estos dispositivos en un chip, sería un gran avance”. Después de varios años intentando lograr este objetivo, el investigador destaca que los resultados positivos comenzaron a surgir tras ajustar el método utilizado para depositar las capas.
Concluye afirmando: “Si resolvemos el problema térmico, esta tecnología podría cambiar las reglas del juego debido a su bajo consumo energético y alto rendimiento”. La investigación ha contado con apoyo parcial del Consejo Sueco de Investigación (VR), la Real Academia de Ingeniería y UK Research and Innovation (UKRI). Además, se ha presentado una solicitud para patentar este innovador desarrollo a través de Cambridge Enterprise.