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En abril de 2026, investigadores de la Universidad de Cambridge presentaron un nuevo material para chips basado en un componente que imita cómo se conectan las neuronas cerebrales, almacenando y procesando datos en el mismo lugar en lugar de trasladarlos de un lado a otro.
El equipo de Cambridge construyó un memristor de óxido de hafnio, un componente cuya resistencia cambia según la corriente que haya pasado antes, y que almacena y procesa datos en el mismo lugar en lugar de trasladarlos entre chips de memoria y de procesamiento separados. Este diseño de 'cómputo en la memoria' imita cómo las neuronas del cerebro manejan la información, y eliminar el movimiento constante de datos puede reducir el consumo energético de la IA en aproximadamente un 70 por ciento.
Los porcentajes más bajos subestiman la magnitud del ahorro que ofrece este enfoque, ya que trasladar datos por una placa base es un drenaje energético importante, no menor, en los diseños de chips convencionales.
Esto se encuadra dentro de la computación neuromórfica, una línea de investigación que busca que el hardware se comporte más como un cerebro biológico, capaz de realizar enormes cálculos con solo una fracción de la energía de un centro de datos.
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