Aportan nuevos datos sobre los memristores, dispositivos que aceleran la computación en Inteligencia Artificial
Un trabajo de la Universidad de Granada aporta nuevos datos sobre los dispositivos electrónicos llamados 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. En concreto, han descrito 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).
Fuente: Universidad de Granada
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).
Estructura del transistor, piedra angular en la fabricación de chips, que son la base de productos como los teléfonos móviles, ordenadores, electrodomésticos, vehículos y equipos médicos.
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 profesor Juan Bautista Roldán, catedrático del departamento de Electrónica de la Universidad de Granada (UGR), que ha participado en el estudio.
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.
Referencia bibliográfica:
Mario Lanza, Abu Sebastian, Wei D. Lu, Manuel Le Gallo, Meng-Fan Chang, Deji Akinwande, Francesco M. Puglisi, Husam N. Alshareef, Ming Liu, Juan B. Roldan: Memristive technologies for data storage, computation, encryption, and radio-frequency communication. Science 376, 1066 (2022).
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