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Catarina Lemos de la FCUP gana prestigioso premio en el primer workshop ibérico de magnetismo

Investigación Portugal

Álvaro Gómez Tornero | Martes 21 de julio de 2026

Catarina Lemos, alumna de la FCUP, recibió el segundo lugar en el primer workshop ibérico de magnetismo por su investigación sobre redes de nanofios para computación neuromórfica eficiente.



Alumna de la FCUP recibe premio en workshop ibérico de magnetismo

Catarina Lemos, quien ha obtenido su maestría en Ingeniería Física por la Facultad de Ciencias de la Universidad de Oporto (FCUP), ha sido galardonada con el segundo lugar en el premio al mejor póster durante la primera edición del workshop ibérico de magnetismo, celebrado en Braga. Su trabajo, que se centra en el uso de redes de nanofios para mejorar la eficiencia computacional, impresionó al jurado.

Claves de la noticia

Premio para investigación innovadora

Catarina Lemos recibió el segundo lugar por su póster sobre computación neuromórfica.

Tema central: computación neuromórfica

Su estudio se enfoca en utilizar magnetismo para optimizar redes de nanofios.

Importancia del workshop ibérico

El evento promovió el intercambio científico entre jóvenes investigadores.

Catarina presentó su investigación titulada “Redes de Nanofios Magnéticos como Reservorios Físicos Reconfigurables para Computación Neuromórfica”. En su intervención, explicó que fue más allá de lo abordado en su tesis de maestría, centrándose en cómo el magnetismo puede ser utilizado para controlar redes de nanofios y lograr una computación neuromórfica más eficiente y con menor consumo energético. Su trabajo fue supervisado por los profesores Rui Costa, Catarina Dias y João Ventura.

Nuevas perspectivas en computación energética

Catarina investigó específicamente sobre redes desorganizadas de nanofios de níquel, un área relevante dado el creciente consumo energético asociado a la computación moderna, especialmente con el auge de la inteligencia artificial. “Uno de los grandes desafíos actuales es reducir este consumo”, destacó.

A medida que las arquitecturas tradicionales basadas en el modelo von Neumann muestran limitaciones frente a las demandas energéticas actuales, surge la necesidad de explorar alternativas como la computación neuromórfica. “El cerebro humano sigue siendo el mejor ejemplo de un computador”, enfatizó Catarina, señalando que incluso los cerebros más simples son capaces de realizar tareas complejas con un bajo consumo energético.

Las redes estudiadas por Lemos tienen una topología similar a las redes neuronales biológicas, lo que les otorga propiedades interesantes para desarrollar hardware neuromórfico. Estas funcionan como reservorios computacionales, aprovechando su dinámica física para procesar información. Durante su maestría, demostró que estas redes exhiben comportamiento memristivo, una característica clave para este tipo de computación.

A futuro: profundización en investigación doctoral

Catarina planea continuar su investigación en el próximo año dentro del Programa Doctoral MAP-Fis en Física. “Estoy muy motivada y creo firmemente que la computación neuromórfica tiene un gran potencial para convertirse en una tecnología viable y energéticamente eficiente”, concluyó.

El 1st Iberian Workshop on Magnetism, realizado del 29 de junio al 3 de julio en el INL – International Iberian Nanotechnology Laboratory, estuvo dirigido principalmente a estudiantes doctorales e investigadores postdoctorales en sus inicios profesionales. El objetivo del evento fue fomentar el intercambio científico y colaboración dentro de la comunidad ibérica dedicada al magnetismo.

Preguntas sobre la noticia

¿Qué es la computación neuromórfica y por qué es importante?

La computación neuromórfica imita el funcionamiento del cerebro humano para crear sistemas de computación más eficientes y con menor consumo energético. Es relevante debido al creciente consumo de energía asociado a los algoritmos de inteligencia artificial.

¿Cuál fue el trabajo premiado de Catarina Lemos en el workshop ibérico de magnetismo?

Catarina Lemos fue galardonada con el segundo lugar por su póster titulado "Magnetic Nanowire Networks as Reconfigurable Physical Reservoirs For Neuromorphic Computing", donde exploró el uso de redes de nanofios para mejorar la eficiencia energética en la computación.

¿Qué desafíos enfrenta actualmente la computación tradicional según la noticia?

Las arquitecturas computacionales tradicionales, basadas en el modelo de von Neumann, tienen limitaciones en el procesamiento y transferencia de información, lo que las hace menos eficientes frente a las necesidades energéticas actuales, especialmente con el crecimiento de la inteligencia artificial.

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