Un nuevo material para chips informáticos inspirado en el cerebro humano podría reducir drásticamente el consumo energético de la IA
Foto: Únicamente referencial
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Reino Unido, 20 de marzo de 2026
University of Cambridge
Un grupo de investigadores ha desarrollado un nuevo tipo de dispositivo nanoelectrónico que podría reducir drásticamente el consumo energético del hardware de inteligencia artificial al imitar el funcionamiento del cerebro humano.
Los investigadores, liderados por la Universidad de Cambridge, han desarrollado una forma de óxido de hafnio que actúa como un «memristor» altamente estable y de bajo consumo energético, un componente diseñado para imitar la eficiente forma en que las neuronas se conectan en el cerebro. Los resultados se han publicado en la revista Science Advances.
Los sistemas de IA actuales se basan en chips informáticos convencionales que transportan datos de un lado a otro entre la memoria y las unidades de procesamiento. Este movimiento constante consume grandes cantidades de electricidad, y la demanda mundial se está disparando a medida que la adopción de la IA se expande por todos los sectores.
La computación inspirada en el cerebro, o neuromórfica, es una forma alternativa de procesar la información que podría reducir el consumo de energía hasta en un 70 % al almacenar y procesar la información en el mismo lugar, y hacerlo con un consumo de energía extremadamente bajo. Un sistema de este tipo también sería mucho más adaptable, del mismo modo que nuestros propios cerebros son capaces de aprender y adaptarse.
«El consumo de energía es uno de los principales retos del hardware de IA actual», afirmó el autor principal, el Dr. Babak Bakhit, del Departamento de Ciencia de los Materiales y Metalurgia de Cambridge.
Leer la nota completa en:
University of Cambridge
https://www.cam.ac.uk/research/news/new-computer-chip-material-inspired-by-the-human-brain-could-slash-ai-energy-use
University of Cambridge
Un grupo de investigadores ha desarrollado un nuevo tipo de dispositivo nanoelectrónico que podría reducir drásticamente el consumo energético del hardware de inteligencia artificial al imitar el funcionamiento del cerebro humano.
Los investigadores, liderados por la Universidad de Cambridge, han desarrollado una forma de óxido de hafnio que actúa como un «memristor» altamente estable y de bajo consumo energético, un componente diseñado para imitar la eficiente forma en que las neuronas se conectan en el cerebro. Los resultados se han publicado en la revista Science Advances.
Los sistemas de IA actuales se basan en chips informáticos convencionales que transportan datos de un lado a otro entre la memoria y las unidades de procesamiento. Este movimiento constante consume grandes cantidades de electricidad, y la demanda mundial se está disparando a medida que la adopción de la IA se expande por todos los sectores.
La computación inspirada en el cerebro, o neuromórfica, es una forma alternativa de procesar la información que podría reducir el consumo de energía hasta en un 70 % al almacenar y procesar la información en el mismo lugar, y hacerlo con un consumo de energía extremadamente bajo. Un sistema de este tipo también sería mucho más adaptable, del mismo modo que nuestros propios cerebros son capaces de aprender y adaptarse.
«El consumo de energía es uno de los principales retos del hardware de IA actual», afirmó el autor principal, el Dr. Babak Bakhit, del Departamento de Ciencia de los Materiales y Metalurgia de Cambridge.
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