Moléculas “cambiaformas” para hardware de IA: cuando la química hace de memoria, lógica y aprendizaje

Durante medio siglo, la electrónica molecular ha tenido una promesa tentadora: construir dispositivos electrónicos a partir de moléculas, igual que hoy se construyen transistores y memorias con silicio. La idea suena elegante, casi minimalista, como sustituir ladrillos por piezas de LEGO mucho más pequeñas. El problema es que, dentro de un dispositivo real, las moléculas no viven aisladas ni se comportan como componentes simples; se influyen entre sí y responden a su entorno de maneras difíciles de anticipar.

Un trabajo difundido por el Indian Institute of Science (IISc) y firmado por un equipo del Centre for Nano Science and Engineering (CeNSE) plantea una vía para convertir ese “caos” en una ventaja: crear dispositivos moleculares capaces de cambiar de función sobre la marcha y servir como bloques para computación neuromórfica, el enfoque que busca que el hardware aprenda de forma parecida al cerebro. La investigación, publicada en la revista Advanced Materials, se apoya en un concepto clave: no se trata solo de imitar la inteligencia con circuitos, sino de codificarla físicamente en el propio material. Continúa leyendo «Moléculas “cambiaformas” para hardware de IA: cuando la química hace de memoria, lógica y aprendizaje»

Más allá del transistor: memristores moleculares que cambian de papel como lo hace una sinapsis

Durante décadas, el transistor ha sido el ladrillo básico de la informática. Ha funcionado tan bien que cuesta imaginar otra cosa, pero su progreso se topa con límites prácticos: miniaturizar sin disparar el consumo, el calor y la complejidad de fabricación no es infinito. Por eso, desde hace más de medio siglo, distintos equipos han explorado una idea seductora: si la materia viva utiliza moléculas para procesar señales, ¿por qué no construir dispositivos electrónicos a partir de moléculas?

El problema es que, cuando pasas del dibujo limpio de un libro a un componente real, las moléculas no se comportan como piezas perfectas y aisladas. Se amontonan, interactúan, cambian sus interfaces, los electrones no “circulan” de forma lineal y los iones pueden moverse como gente en un pasillo estrecho: pequeñas diferencias en la estructura o el entorno alteran mucho el resultado. Esa imprevisibilidad ha sido uno de los grandes frenos de la electrónica molecular. Continúa leyendo «Más allá del transistor: memristores moleculares que cambian de papel como lo hace una sinapsis»

Computación neuromórfica: inteligencia artificial eficiente e independiente de la nube

La computación neuromórfica se basa en un principio simple pero poderoso: imitar la forma en que funciona el cerebro humano para crear sistemas informáticos más eficientes. A diferencia de los ordenadores tradicionales, que separan la memoria del procesamiento en lo que se conoce como arquitectura de Von Neumann, los sistemas neuromórficos integran ambos aspectos. Esto permite un procesamiento más natural, paralelo y veloz, similar a como nuestras neuronas y sinapsis trabajan en conjunto.

Imaginemos que un ordenador tradicional es como una oficina en la que hay que moverse constantemente de una habitación (la memoria) a otra (el procesador) para trabajar. En cambio, la computación neuromórfica es como tenerlo todo en un solo escritorio: rápido, directo y energéticamente más eficiente. Continúa leyendo «Computación neuromórfica: inteligencia artificial eficiente e independiente de la nube»

La revolución silenciosa en el Hardware de IA: Innatera y la Computación Neuromórfica

Mientras gran parte del mundo tecnológico sigue fijándose en los últimos modelos de lenguaje grande (LLMs) impulsados por GPUs de Nvidia, una revolución más silenciosa está ocurriendo en el hardware de inteligencia artificial. A medida que se hacen evidentes las limitaciones y demandas energéticas de las arquitecturas tradicionales de aprendizaje profundo, surge un nuevo paradigma llamado computación neuromórfica que promete reducir drásticamente los requisitos computacionales y energéticos de la IA.

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