Nuevo dispositivo impulsa la computación que imita el cerebro humano

En sistemas inspirados en redes de neuronas y sinapsis, una estructura basada en óxidos reúne procesamiento y memoria en un único componente, con potencial para reducir el consumo de energía y aumentar la eficiencia

Por José Tadeu Arantes  |  Agência FAPESP – La computación neuromórfica es un paradigma computacional que intenta imitar el funcionamiento del cerebro, tanto en su arquitectura como en su dinámica. Para ello, construye circuitos electrónicos que almacenan y procesan información de manera integrada, como si fueran redes de neuronas y sinapsis.

Con este enfoque, un dispositivo electrónico fue desarrollado por una red internacional de investigadores, con la participación de Victor Lopez-Richard, profesor titular del Centro de Ciencias Exactas y Tecnología de la Universidad Federal de São Carlos (CCET-UFSCar), en Brasil. El resultado, publicado en Nature Communications, constituye una importante contribución al desarrollo de la computación neuromórfica.

A diferencia de las computadoras convencionales, en las que el procesamiento y la memoria están separados, la computación neuromórfica busca integrar ambas funciones en un mismo sustrato físico, de forma similar a las sinapsis biológicas.

“El dispositivo se basa en la interfaz entre dos óxidos: LaAlO₃ [óxido de lantano y aluminio] y SrTiO₃ [titanato de estroncio]. En esa interfaz se forma un gas cuasibidimensional de electrones, que actúa como canal conductor y puede modularse eléctricamente. El resultado es, esencialmente, un transistor, pero que también puede desempeñar las funciones de memristor y memcapacitor”, informa Lopez-Richard.

El transistor es el componente que controla el paso de la corriente eléctrica en un circuito, funcionando como interruptor o amplificador; el resistor es el componente que dificulta el paso de la corriente; y el capacitor es el componente que almacena carga eléctrica y la libera posteriormente. En el dispositivo desarrollado, estas funciones no aparecen de forma aislada, sino combinadas y con un elemento adicional: la memoria. Así, además de transistor, la pieza puede funcionar como memristor —un resistor cuya resistencia depende del historial de señales aplicadas— y como memcapacitor, un capacitor cuya capacitancia también depende de la historia del sistema.

Esta dependencia del pasado es lo que aproxima estos componentes al comportamiento de las sinapsis. Además, el dispositivo posee una arquitectura y un funcionamiento poco convencionales. “En cuanto a la arquitectura, la particularidad es que posee puertas de control en los laterales, en lugar de la configuración tradicional, con la gate sobre el canal, que se encuentra en los MOSFET convencionales”, explica Lopez-Richard.

El MOSFET (metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, por sus siglas en inglés) es un tipo de transistor utilizado para controlar, amplificar o conmutar señales eléctricas. Con tres terminales principales —gate (puerta), que controla el dispositivo; source (fuente), por donde ingresan los electrones; y drain (drenaje), por donde salen los electrones—, funciona como una especie de “grifo eléctrico”. La tensión aplicada a la puerta determina si la corriente puede o no fluir entre la fuente y el drenaje.

El dispositivo objeto del estudio posee una configuración diferente.

En cuanto a su funcionamiento, se trata de un dispositivo analógico en un mundo dominado por lo digital. “El funcionamiento analógico permite operar en múltiples estados intermedios, en lugar de limitarse a dos estados —encendido o apagado—, como ocurre con los transistores digitales convencionales”, explica el investigador.

Un punto central del trabajo es la identificación del mecanismo físico responsable de la memoria. Aunque el gas bidimensional de electrones es esencial para la conducción, no es el principal portador de la memoria. “Ese gas interfiere en la memoria, pero la variable de estado que define el efecto de memoria son las cargas almacenadas en las puertas laterales. Son ellas las que controlan el canal de conducción”, afirma Lopez-Richard. Esta acumulación ocurre de forma gradual y controlada, modulando el canal conductor mediante efectos electrostáticos. Se trata de un mecanismo diferente del que suele atribuirse a los dispositivos con memoria, basado en la migración de vacancias de oxígeno.

La principal novedad del trabajo es el llamado polimorfismo electrónico, es decir, la capacidad de un único dispositivo para asumir diferentes funciones. El cambio de función depende únicamente de la forma en que se realiza la conexión eléctrica. “Basta con conectar o desconectar alguna puerta para que la función cambie”, resume el investigador. Según los autores, la integración de funciones puede reducir significativamente el número de interconexiones y el consumo de energía, dos de los principales cuellos de botella de la computación actual.

El estudio demostró la eficacia del dispositivo en distintas funcionalidades inspiradas en el cerebro: reservoir computing, es decir, la capacidad de reconocer patrones simples, como dígitos del 0 al 9 en imágenes de baja resolución, aprovechando la no linealidad y la memoria de corto plazo; plasticidad sináptica, que es la capacidad de reforzar temporal o permanentemente una respuesta tras estímulos repetidos, como ocurre durante el aprendizaje; y lógica reconfigurable, que consiste en realizar y almacenar operaciones lógicas, como “and”, “or” y “not”, directamente en el propio dispositivo, sin necesidad de memoria externa. Además, los análisis indican un consumo energético por operación del orden de unos pocos nanojules, inferior al de arquitecturas convencionales equivalentes.

Antigua Colaboración

A pesar del avance, los autores destacan que el trabajo aún se encuentra en una etapa inicial. “Lo que estamos presentando ahora son pruebas de concepto, dentro del ámbito de la investigación básica. Para llegar a un producto comercial, tendremos que superar varios desafíos, como la escalabilidad, la integración con las tecnologías existentes y el control de la variabilidad entre dispositivos”, reconoce Lopez-Richard.

El trabajo es el resultado de una colaboración científica internacional consolidada a lo largo de más de una década. “Nuestra colaboración con la Universidad de Würzburg [Julius-Maximilians-Universität Würzburg, JMU], en Alemania, comenzó con un proyecto financiado por la FAPESP entre 2013 y 2015. El proyecto concluyó, pero la colaboración continúa”, cuenta Lopez-Richard.

El estudio actual contó con el apoyo de la FAPESP a través del Proyecto Regular “Aprovechamiento de los efectos de memoria en sistemas nanoestructurados y semiconductores”; así como de una Ayuda para Reunión en el Exterior.

En un estudio complementario, publicado en Applied Physics Letters y seleccionado como “artículo destacado” (featured article) por los editores, el grupo profundizó la comprensión de las propiedades de memoria capacitiva de estos sistemas. “En ese trabajo, combinamos resultados experimentales y modelado teórico para demostrar que la memcapacitancia analógica está gobernada por mecanismos de localización de carga en puertas flotantes laterales, lo que posibilita un control preciso y reversible de las características capacitivas. Estos hallazgos son fundamentales para el desarrollo de dispositivos de memoria de bajo consumo y alta eficiencia”, comenta Lopez-Richard. Este trabajo también contó con el apoyo de la FAPESP.

El artículo Oxide interface-based polymorphic electronic devices for neuromorphic computing puede leerse en: nature.com/articles/s41467-026-71642-2.