Un estudio publicado en la revista ‘Science’ aporta nuevos datos sobre los memristores, dispositivos que aceleran la computación en Inteligencia Artificial

El profesor Juan Bautista Roldán, catedrático del departamento de Electrónica de la Universidad de Granada (UGR), ha participado en la redacción de un artículo de revisión en la prestigiosa revista Science sobre unos nuevos dispositivos electrónicos: los memristores (una contracción de las palabras "memory" y "resistor"), dispositivos que en el futuro podrían ser determinantes para muchas aplicaciones por su versatilidad y bajísimo consumo.

El trabajo describe los memristores (su tecnología, funcionamiento, prestaciones…), cuyas aplicaciones son variadas y de un gran potencial para muchos sistemas electrónicos. Estos dispositivos complementarán y potenciarán la actual tecnología electrónica para acabar con cuellos de botella que estrangulan a la industria electrónica (como el llamado von Neumann bottleneck y el memory wall).

Esta investigación se enmarca dentro de una iniciativa especial desarrollada por la revista Science para conmemorar el 75 aniversario de la invención del transistor. El transistor es la piedra angular en la fabricación de chips, que son la base de productos como los teléfonos móviles, ordenadores, electrodomésticos, vehículos y equipos médicos.

Los memristores son dispositivos muy simples y compatibles con la tecnología que actualmente permite integrar miles de millones de transistores en un solo chip. El cambio de su resistividad, que se mantiene cuando no reciben estímulos eléctricos, y por tanto es no volátil, les permite funcionar como memorias. Por esta razón pueden ser utilizados como base para dispositivos como pendrives y discos duros.

Otra aplicación con un gran potencial está relacionada con las redes neuronales hardware. Los circuitos con memristores, en el contexto de la computación neuromórfica (rama de la arquitectura de computadores en el que los circuitos se modelan y construyen inspirados por la estructura del tejido nervioso humano), permitirían mejorar las prestaciones de las gigantescas redes neuronales que en la actualidad procesan ingentes cantidades de datos en aplicaciones de inteligencia artificial. También se pueden utilizar para sistemas de encriptación de bajo consumo y conmutadores de alta frecuencia (con potencial en tecnologías 5G y 6G).

El trabajo ha sido dirigido por el profesor Mario Lanza, de la Universidad de Ciencia y Tecnología del Rey Abdullah (KAUST, por sus siglas en inglés), y ha contado con la colaboración de las empresas IBM y TSMC (líderes en el sector de los semiconductores), además de otros académicos prominentes en este campo.

El hecho de que las empresas líderes en diseño y fabricación de microchips (IBM y TSMC) hayan participado, hace hincapié en importancia que el memristor tiene y tendrá en el contexto de la nanoelectrónica. Esperemos que nuevas empresas en el campo de las tecnologías memristivas surjan gracias al ambicioso plan de más de 11,000 millones de euros recientemente anunciado por el Gobierno de España.