Parece ciencia ficción pero es real: crean un chip que simula el cerebro para hacer a la IA más inteligente

• Janire Manzanas
• Graduada en Marketing y experta en Marketing Digital. Redactora en OK Diario. Experta en curiosidades, mascotas, consumo y Lotería de Navidad.
• • 29/03/2026 16:00
  • Actualizado: 29/03/2026 16:00

Una investigación liderada por la Universidad de Cambridge y publicada en la revista Science Advances ha presentado un nuevo tipo de memristor basado en óxido de hafnio que reduce el consumo energético de la inteligencia artificial en un 70%. El rápido crecimiento de la inteligencia artificial ha generado un desafío de sostenibilidad que la arquitectura informática convencional no logra afrontar. Los centros de datos actuales requieren enormes cantidades de electricidad, en gran parte por una limitación inherente al diseño de los chips modernos, conocida como el cuello de botella de Von Neumann.

En este contexto, gracias a la computación neuromórfica, el equipo de investigadores, encabezado por Babak Bakhit, ha desarrollado un dispositivo que transforma radicalmente el diseño de los chips para reducir el consumo de electricidad y prevenir el colapso del sistema. Este hallazgo acerca la arquitectura de los chips a un modelo en el que memoria y procesador no estén separados. Su relevancia radica en que propone una solución basada en el cerebro humano, donde neuronas y sinapsis cumplen ambas funciones al mismo tiempo con un consumo mínimo de energía.

El nuevo chip que simula el cerebro humano

Babak Bakhit, autor principal del estudio e investigador del Departamento de Ciencia de Materiales y Metalurgia de Cambridge, afirmó que «el consumo de energía es uno de los principales desafíos del hardware de IA actual. Para solucionar esto, se necesitan dispositivos con corrientes extremadamente bajas, excelente, estabilidad, uniformidad excepcional en todos los ciclos de conmutación y dispositivos, y la capacidad de conmutar entre muchos estados distintos», según recoge National Geographic.

Los chips tradicionales consumen buena parte de su energía en transferir datos entre la memoria y el procesador, un proceso que genera calor y desperdicio energético. El cerebro humano funciona de manera diferente, ya que procesa y almacena la información en el mismo lugar: la sinapsis.

El equipo de Cambridge desarrolló un nuevo tipo de película delgada de hafnio que altera su estado de manera innovadora. Al incorporar estroncio y titanio y cultivar la película mediante un proceso en dos etapas, los investigadores consiguieron formar diminutas compuertas electrónicas, o «uniones pn», dentro del óxido en las zonas donde se unen las capas. Esto permite que el dispositivo ajuste su resistencia de forma progresiva, modificando la altura de una barrera de energía en la interfaz, en lugar de depender del crecimiento o la ruptura de filamentos.

Las pruebas de laboratorio confirmaron que estos dispositivos pueden resistir de manera fiable decenas de miles de ciclos de conmutación y mantener sus estados programados durante cerca de un día. Además, lograron reproducir principios de aprendizaje esenciales observados en biología, como la plasticidad dependiente del tiempo de los impulsos nerviosos, un mecanismo mediante el cual las neuronas refuerzan o debilitan sus conexiones según el momento en que reciben las señales.

Con el memristor de alto rendimiento desarrollado por los investigadores de la Universidad de Cambridge, utilizando un óxido de hafnio especializado, se busca replicar este modelo. La computación neuromórfica, inspirada en el cerebro, ofrece una alternativa para procesar información que podría reducir el consumo energético hasta en un 70 %, al almacenar y procesar datos en un mismo lugar con un gasto mínimo de energía. Además, este sistema sería mucho más flexible y capaz de adaptarse, imitando la manera en que nuestro cerebro aprende y se ajusta a nuevas situaciones.

Bakhit afirmó que este mecanismo supera uno de los mayores desafíos en el desarrollo de la tecnología de memristores: «Los dispositivos filamentosos presentan un comportamiento aleatorio, pero debido a que nuestros dispositivos conmutan en la interfaz, muestran una uniformidad excepcional de ciclo a ciclo y de dispositivo a dispositivo».

El material inorgánico logra emular esta función compleja gracias a la estructura de películas delgadas de óxido de hafnio dopado con estroncio y titanio, con la fórmula Hf(Sr,Ti)O2. Cuando se aplican pulsos eléctricos, el dispositivo puede ajustar su conductancia de manera gradual, lo que permite cientos de niveles de almacenamiento en lugar de limitarse al sistema binario tradicional. Los experimentos muestran que esta arquitectura cumple con las reglas de plasticidad dependiente del tiempo de disparo (STDP), un principio biológico esencial que permite que el hardware aprenda de forma similar a como lo hacen nuestras propias conexiones neuronales.

Aunque el potencial de ahorro energético es impresionante, conviene mantener un enfoque realista. Por el momento, la producción de este material exige temperaturas cercanas a los 700 °C, un umbral que todavía necesita optimización para integrarse de manera efectiva en los procesos industriales de las actuales fábricas de semiconductores.

«Le dediqué casi tres años a este proyecto», explicó Babak Bakhit. «Hubo numerosos fallos, pero a finales de noviembre obtuvimos los primeros resultados realmente satisfactorios. Aún es pronto, por supuesto, pero si logramos resolver el problema de la temperatura, esta tecnología podría transformar el mercado, ya que combina un consumo energético mucho menor con un rendimiento del dispositivo muy prometedor».