La ‘Fórmula 1’ de la inteligencia artificial se desarrolla en la Universidad de Granada

La Universidad de Granada ha formado parte de un estudio internacional que analiza la explotación industrial de los memristores, unos dispositivos emergentes con potencial para la fabricación de memorias no volátiles, hardware criptográfico y chips de computación neuromórfica.

En este trabajo, publicado en la revista Nature, ha participado el catedrático de la UGR Juan Bautista Roldán, perteneciente al Departamento de Electrónica y Tecnología de Computadores. “Los memristores contribuyen a la esperada arquitectura de ordenadores que permitirá acelerar la inteligencia artificial. Su uso puede ahorrar parte del consumo desbocado de electricidad y agua de los centros de datos de IA”, explica el investigador de la Universidad de Granada.

El artículo repasa con detalle las aplicaciones comerciales de estos dispositivos, que se introdujeron hace 15 años en la industria electrónica. Los científicos han revisado las empresas que incluyen memristores para incorporar memoria no volátil en sus chips, haciendo hincapié en el precio por gigabit de las diferentes tecnologías, así como en otras características como la latencia, retención y velocidad.

Memristores de nitruro de boro hexagonal fabricados en una tecnología CMOS convencional.

“En su faceta de memoria no volátil, son más rápidos tanto en la lectura como en la escritura que la tecnología dominante, las memorias flash. También gastan menos energía en los procesos de escritura y lectura”, explica el investigador de la UGR Juan Bautista Roldán. “No obstante, por ahora son más caros. Tienen potencial para el futuro, pero ya se utilizan en tecnologías ‘nicho’, donde su velocidad y bajo consumo son esenciales”, añade el catedrático.

La investigación describe los memristores en relación a la computación neuromórfica para acelerar el software de inteligencia artificial. Las capacidades de estos dispositivos dentro de la ‘computación en memoria’ (in-memory computing) se comparan con soluciones actuales que ya permiten mejorar la IA, como las GPU (Graphics Processing Units). Además, se presentan y comparan las propuestas de computación neuromórfica actuales de Google (Coral TPU), Northpole (IBM) o Loihi 2 (Intel), entre otras.

“Actualmente estos chips comerciales de las grandes compañías no usan memristores, sino memorias más antiguas, aunque los próximos prototipos sí que utilizarán memristores. Por lo tanto, son una tecnología de futuro. Las empresas ya han presentado proyectos muy prometedores con ellos. La facturación en chips de memorias no volátiles de memristores se ha disparado”, detalla Juan Bautista Roldán.

Futuro de la electrónica

Las memorias no volátiles son un componente esencial de la electrónica. El estudio apunta a que se seguirán utilizando y probablemente, en el futuro, un gran porcentaje de ellas tengan memristores. En la computación neuromórfica resultan componentes básicos para acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial.

“Se puede decir que la IA es un Fórmula 1 que va sobre caminos de tierra con las arquitecturas de ordenadores actuales. La computación neuromórfica proporcionará arquitecturas que, siguiendo con el símil, serán como autovías de muchos carriles. El mismo coche, es decir, el mismo software de IA, podrá correr mucho más”, concluye el catedrático de la UGR Juan Bautista Roldán.

Referencia:

M. Lanza, S. Pazos, F. Aguirre, A. Sebastian, M. Le Gallo, S. M. Alam, S. Ikegawa, J. J. Yang, E. Vianello, M.-F. Chang, G. Molas, I. Naveh, D. Ielmini, M. Liu, J. B. Roldán, ‘The growing memristor industry’. Nature 640, 613–622 (2025).