Guardar datos parece algo invisible, casi aburrido, hasta que llega la factura energética. Un equipo liderado por investigadores de la Universidad de Penn State ha creado un dispositivo de memoria que mezcla ADN sintético y perovskita cristalina para almacenar y procesar información con mucha menos energía que las memorias convencionales. La patente está en trámite, según la propia universidad.
El avance no significa que mañana vayamos a comprar portátiles con ADN dentro. Pero sí apunta a una idea potente para la inteligencia artificial. En vez de mover datos de un lado a otro, como hacen los ordenadores actuales, este chip intenta trabajar más parecido a una neurona, guardando y procesando en el mismo sitio. Ahí está el giro.
Un memristor biohíbrido
El dispositivo se llama memristor biohíbrido. Un memristor es un componente electrónico que «recuerda» cómo pasó la corriente por él la última vez, incluso cuando se apaga la alimentación. Dicho más fácil, no empieza de cero cada vez que se enciende.
El trabajo fue dirigido por Kavya S. Keremane y Bed Poudel, de Penn State, con participación de Luyao Zheng, Neela H. Yennawar, Rashmi Jha, Abhinav Gorthy y otros investigadores de Penn State y la Universidad de Cincinnati. La investigación también contó con apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos, los Institutos Nacionales de Salud, Penn State y la Universidad de Cincinnati.
ADN que conduce electricidad
El ADN sintético tiene una capacidad de almacenamiento enorme. Penn State recuerda que un solo gramo puede guardar alrededor de 215 millones de gigabytes, una cifra difícil de imaginar en la vida diaria, pero útil para entender por qué tantos laboratorios miran a esta molécula con interés.
El problema es obvio. El ADN pertenece al mundo de la biología, mientras que los chips funcionan con corriente eléctrica. Para cruzar ese puente, el equipo añadió nanopartículas de plata a cadenas cortas de ADN sintético. En la práctica, esas partículas ayudan a que el ADN conduzca electricidad de forma más ordenada.
Sobre esa base entra la perovskita, un material semiconductor conocido por su papel en células solares, láseres y dispositivos de datos. Aquí actúa como una especie de regulador del flujo eléctrico. No es magia, es arquitectura de materiales a escala muy pequeña.
Menos voltaje para recordar
El resultado es una memoria que funciona con menos de 0,1 voltios. Para comparar, Penn State recuerda que un enchufe estándar en Estados Unidos entrega 120 voltios. La diferencia no sirve para enchufarlo a la pared, claro, pero ayuda a visualizar lo baja que es la energía necesaria para activar el dispositivo.
El chip también mantuvo estabilidad a temperatura ambiente durante más de seis semanas y pudo trabajar cerca de los 121 grados Celsius. Según Bed Poudel, el dispositivo consume cien veces menos energía y tiene más capacidad de almacenamiento que sistemas tradicionales como las unidades flash. Es una promesa fuerte, aunque todavía de laboratorio.
Por qué mira a la IA
La inteligencia artificial tiene un problema muy físico. Cuantos más modelos se entrenan y más consultas se responden, más servidores, refrigeración y electricidad hacen falta. La Agencia Internacional de la Energía calcula que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos podría más que duplicarse para 2030 y acercarse a 945 teravatios hora al año.
Por eso interesa tanto la computación neuromórfica, que intenta copiar algunas ideas del cerebro. El cerebro humano funciona con unos 20 vatios, una cantidad ridícula si se compara con la energía que mueve grandes sistemas de IA. La clave no es que el chip «piense», sino que reduce viajes inútiles de datos.
Ese atasco se conoce como cuello de botella de Von Neumann. En los ordenadores clásicos, la memoria y el procesador están separados, así que la información va y viene constantemente. Un memristor puede aliviar parte de ese tráfico porque almacena y procesa en el mismo lugar.
Del panel solar al chip
La perovskita ya era famosa antes de este trabajo por su potencial en energía solar. Oxford PV, por ejemplo, trabaja con módulos tándem de silicio y perovskita y apunta a eficiencias del 27 por ciento en 2027 y del 30 por ciento en 2030.
Lo interesante es que el mismo tipo de familia de materiales ahora aparece en otra carrera distinta, la del almacenamiento eficiente. Al final del día, la pregunta es sencilla. ¿Podemos fabricar chips que gasten menos y recuerden más sin hacer crecer aún más los centros de datos?
Lo que falta
El propio estudio deja claro que estamos ante una prueba experimental, no ante una memoria lista para entrar en un servidor de producción. Quedan por resolver asuntos grandes, como fabricar el dispositivo a escala, integrarlo con tecnologías actuales y demostrar fiabilidad durante mucho más tiempo.
Aun así, el trabajo abre una vía llamativa porque combina dos mundos que rara vez encajan bien. Por un lado, la enorme densidad del ADN sintético. Por otro, la capacidad de la perovskita para mover y controlar cargas eléctricas. Si esa pareja aguanta fuera del laboratorio, la memoria de la IA podría gastar bastante menos.
El estudio se ha publicado en Advanced Functional Materials.
