Un equipo de investigación del Instituto de Ciencia y Tecnología de Daegu Gyeongbuk (DGIST), liderado por el profesor Sanghyeon Choi, ha logrado un hito significativo en el campo de la inteligencia artificial: la fabricación a gran escala de memristores sobre obleas de silicio. Este desarrollo podría acercar a la tecnología un paso más hacia la creación de chips que funcionen de forma similar al cerebro humano.Los memristores, dispositivos que recuerdan la cantidad de corriente que ha pasado por ellos, están siendo considerados como el componente clave para la próxima generación de semiconductores. A diferencia de los chips tradicionales, que separan las tareas de memoria y procesamiento, los memristores integran ambas funciones, lo que permite realizar cálculos más eficientes y con menor consumo de energía.Por qué el cerebro es la referencia a seguirEl cerebro humano opera con una eficiencia inigualable: cerca de 100 mil millones de neuronas conectadas por 100 billones de sinapsis logran procesar y almacenar información en un espacio reducido y con un gasto energético mínimo. Este nivel de eficiencia y paralelismo ha sido imposible de replicar con la tecnología convencional, cuyas arquitecturas complejas y alto consumo energético suponen un gran obstáculo para una IA verdaderamente eficiente.Inspirados por esta biología, los investigadores buscan replicar la estructura neuronal a través de sistemas neuromórficos, y en ese contexto, los memristores juegan un papel central. Pero aunque ya se habían demostrado sus capacidades en laboratorios, el desafío siempre fue llevar esta tecnología a una escala industrial.El gran reto: escalar sin perder eficienciaHasta ahora, la integración de memristores estaba limitada a pequeñas pruebas experimentales. Los principales escollos eran la complejidad del proceso de fabricación, una baja tasa de éxito en la producción (rendimiento), pérdida de voltaje y fugas de corriente. Estos problemas dificultaban la transición a una producción en masa viable.La investigación liderada por Choi, en colaboración con el grupo del Dr. Dmitri Strukov de la Universidad de California en Santa Bárbara, superó estos obstáculos mediante una metodología de co-diseño integral. Esto significa que en lugar de tratar los materiales, los componentes y los algoritmos por separado, todo el sistema fue diseñado de forma conjunta y coordinada. Esta estrategia no solo simplificó la fabricación, sino que también mejoró el rendimiento, logrando un 95% de éxito en una oblea de 4 pulgadas, sin recurrir a procesos complejos.Este nivel de rendimiento representa una mejora drástica frente a los intentos anteriores, donde el éxito era inconsistente y limitado a áreas muy reducidas del chip.La arquitectura en cruz y su potencialUno de los pilares técnicos de este logro fue el uso de una configuración de tipo crossbar o rejilla cruzada, que permite empaquetar los memristores con una densidad mucho mayor que otras tecnologías como la SRAM. Imaginemos una ciudad cuyas calles están trazadas en forma de cuadrícula perfecta: esto permite maximizar el uso del espacio y conectar los puntos de forma eficiente. Algo similar ocurre con esta arquitectura, que permite almacenar decenas de veces más información en la misma área física.Además, el equipo demostró la posibilidad de apilar verticalmente estas estructuras, lo que abre las puertas a sistemas tridimensionales mucho más potentes. Si lo comparamos con un edificio, ya no solo construimos a lo ancho, sino también hacia arriba, multiplicando la capacidad total del sistema sin ocupar más superficie.Pruebas funcionales con redes neuronales espaciadasPara verificar que el sistema no solo es viable en papel, los investigadores aplicaron una red neuronal espaciada (SNN) sobre los circuitos desarrollados. Esta variante de red simula de forma más realista el comportamiento neuronal, procesando datos a través de impulsos («pulsos» de corriente) en lugar de valores continuos.El resultado fue prometedor: el sistema operó con alta eficiencia y estabilidad, confirmando que los memristores a escala de oblea no solo son posibles, sino también funcionales en tareas reales de inteligencia artificial. Esto podría derivar en futuras aplicaciones que incluyan sistemas autónomos, sensores inteligentes o dispositivos portátiles con capacidades de aprendizaje.Un camino hacia una nueva plataforma de semiconductoresSegún el profesor Choi, esta investigación marca un antes y un después para la tecnología de memristores. Al lograr una integración escalable y fiable, se abre la posibilidad de desarrollar una plataforma de semiconductores neuromórficos de nueva generación. Esto no significa reemplazar completamente los chips actuales, sino complementar sus capacidades con una opción mucho más eficiente para ciertas tareas de inteligencia artificial.Este avance, publicado en la revista Nature Communications, no solo muestra un logro técnico, sino también una visión de futuro: chips que aprenden, procesan y evolucionan como lo hace el cerebro humano, pero fabricados en obleas de silicio a gran escala.La noticia Nuevo avance en chips neuromórficos: memristores a escala de oblea abren nuevas puertas a la IA fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.