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¿Computación a la velocidad de la luz? Cómo lograr memorias y procesadores más rápidos y más eficientes en materia de energía

Unos investigadores financiados con fondos europeos han desarrollado un dispositivo nanométrico integrado con funcionalidad dual electroóptica para una computación de alto rendimiento y bajo consumo.

© ZinetroN, Shutterstock

Gracias al auge de las aplicaciones de datos masivos e inteligencia artificial, existe una demanda cada vez mayor de tecnologías de procesamiento de información y almacenamiento de memoria con mayor velocidad y menor tamaño y consumo de energía. Para abordar estas cuestiones, unos científicos se han centrado en la creación de la próxima generación de sistemas de computación que almacenan y procesan datos en el mismo lugar, con especial atención en el uso de la luz. En el marco del proyecto Fun-COMP, financiado con fondos europeos, se desarrollan dispositivos y sistemas nanoelectrónicos y nanofotónicos que combinan las tareas principales de procesamiento de información de computación y memoria. Un equipo de investigadores, financiado parcialmente con los fondos del proyecto, ha desarrollado recientemente un dispositivo electroóptico nanométrico e integrado que puede programarse con fotones o electrones. Tal y como se afirma en una nota de prensa del coordinador del proyecto, la Universidad de Exeter: «Proporciona una solución elegante para lograr memorias y procesadores de ordenador más rápidos y más eficientes en materia de energía. La computación a la velocidad de la luz es una perspectiva tentadora, y con este dispositivo ahora está a nuestro alcance. Si bien se ha probado previamente el uso de la luz para realizar diversos procesos de computación, hasta ahora ha faltado un dispositivo compacto que interactúe con la arquitectura electrónica de los ordenadores tradicionales».

Incompatibilidad

En la misma nota de prensa se explica que «los volúmenes de interacción fundamentalmente diferentes para los electrones y los fotones (la longitud de onda de la luz es mucho mayor que la de los electrones)» es el motivo principal de la incompatibilidad entre la computación eléctrica y la basada en la luz. El equipo proporcionó una solución a este problema y «combinó conceptos de tecnologías integradas de fotónica, plasmónica y memoria electrónica para ofrecer un dispositivo compacto que puede funcionar simultáneamente como una memoria óptica o eléctrica, y como un procesador». En la nota de prensa se añade lo siguiente: «La información puede almacenarse o procesarse mediante señales lumínicas o eléctricas, o incluso a través de cualquier combinación de ambas». Los investigadores publicaron su estudio en la revista «Science Advances». «Esta es una demostración sin precedentes de una célula de memoria de cambio de fase integrada, reversible y no volátil que salva completamente la brecha entre las operaciones de modo mixto electroóptico». Y concluyen: «Prevemos que en los próximos años surgirá un sinfín de dispositivos y plataformas novedosas, que aprovecharán el puente entre los ámbitos eléctrico y fotónico que demuestra este proyecto». El proyecto en curso Fun-COMP (Functionally scaled computing technology: From novel devices to non-von Neumann architectures and algorithms for a connected intelligent world) tiene por objeto «desarrollar una nueva ola de tecnologías relevantes para la industria que amplíen los límites a los que se enfrentan los métodos principales de procesamiento y almacenamiento», como se señala en el sitio web del proyecto. En mayo de 2019, otro estudio, parcialmente financiado por Fun-COMP, se centró en el diseño de «hardware» que imita a las neuronas y las neurosinapsis artificiales (conexiones entre las neuronas que pueden almacenar y procesar información de manera similar a la del encéfalo humano). En un artículo publicado en la revista «Nature», los investigadores señalan: «Este tipo de “hardware”, cuando se conecta a redes o sistemas neuromórficos, procesa la información de forma más parecida a la del encéfalo . Presentamos una versión totalmente óptica de ese sistema neurosináptico, capaz de aprender con supervisión y sin ella». Para obtener más información, consulte: Sitio web del proyecto Fun-COMP

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