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| Foto de jesse orrico en Unsplash |
En un descubrimiento publicado en la revista Nature, un equipo internacional de investigadores ha descrito un novedoso dispositivo molecular con una excepcional capacidad de cálculo.
El dispositivo, que recuerda a la plasticidad de las conexiones del cerebro humano, puede reconfigurarse sobre la marcha para realizar diferentes tareas informáticas con sólo cambiar los voltajes aplicados. Además, al igual que las células nerviosas pueden almacenar recuerdos, el mismo dispositivo también puede retener información para recuperarla y procesarla en el futuro.
"El cerebro tiene la extraordinaria capacidad de cambiar su cableado haciendo y deshaciendo conexiones entre células nerviosas. Conseguir algo comparable en un sistema físico ha sido un gran reto", dijo el Dr. R. Stanley Williams, profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad A&M de Texas. "Ahora hemos creado un dispositivo molecular con una reconfigurabilidad espectacular, que se consigue no cambiando las conexiones físicas como en el cerebro, sino reprogramando su lógica".
El Dr. T. Venkatesan, director del Centro de Investigación y Tecnología Cuántica (CQRT) de la Universidad de Oklahoma, afiliado científico del Instituto Nacional de Normas y Tecnología de Gaithersburg y profesor adjunto de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad Nacional de Singapur, añadió que su dispositivo molecular podría ayudar en el futuro a diseñar chips de procesamiento de próxima generación con mayor potencia y velocidad de cálculo, pero con un consumo de energía significativamente menor.
Tanto si se trata del conocido ordenador portátil como de un sofisticado superordenador, las tecnologías digitales se enfrentan a una némesis común, el cuello de botella de von Neumann. Este retraso en el procesamiento computacional es consecuencia de las arquitecturas informáticas actuales, en las que la memoria, que contiene datos y programas, está físicamente separada del procesador. Como resultado, los ordenadores emplean una cantidad de tiempo considerable en trasladar la información entre los dos sistemas, lo que provoca el cuello de botella. Además, a pesar de las velocidades extremadamente rápidas de los procesadores, estas unidades pueden estar paradas durante largos periodos de intercambio de información.
Como alternativa a las piezas electrónicas convencionales utilizadas en el diseño de unidades de memoria y procesadores, los dispositivos llamados memristores ofrecen una forma de evitar el cuello de botella de von Neumann. Los memristores, como los fabricados con dióxido de niobio y dióxido de vanadio, pasan de ser aislantes a conductores a una temperatura determinada. Esta propiedad confiere a estos tipos de memristores la capacidad de realizar cálculos y almacenar datos.
Sin embargo, a pesar de sus muchas ventajas, estos memristores de óxido metálico están hechos de elementos de tierras raras y sólo pueden funcionar en regímenes de temperatura restrictivos. Por ello, se están buscando moléculas orgánicas prometedoras que puedan desempeñar una función memristorativa comparable, dijo Williams.
El Dr. Sreebrata Goswami, profesor de la Asociación India para el Cultivo de la Ciencia, diseñó el material utilizado en este trabajo. El compuesto tiene un átomo de metal central (hierro) unido a tres moléculas orgánicas de fenil azo piridina llamadas ligandos.
"Esto se comporta como una esponja de electrones que puede absorber hasta seis electrones de forma reversible, lo que da lugar a siete estados redox diferentes", explica Sreebrata. "La interconectividad entre estos estados es la clave detrás de la reconfigurabilidad mostrada en este trabajo".
El Dr. Sreetosh Goswami, investigador de la Universidad Nacional de Singapur, ideó este proyecto creando un minúsculo circuito eléctrico consistente en una capa de 40 nanómetros de película molecular intercalada entre una capa de oro en la parte superior y un nanodisco con infusión de oro y óxido de indio y estaño en la inferior.
Al aplicar un voltaje negativo en el dispositivo, Sreetosh observó un perfil de corriente-voltaje que no se parecía a lo que nadie había visto antes. A diferencia de los memristores de óxido metálico, que pueden pasar de metal a aislante con un solo voltaje fijo, los dispositivos moleculares orgánicos podían pasar de aislante a conductor con varios voltajes secuenciales discretos.
"Así que, si se piensa en el dispositivo como un interruptor de encendido y apagado, a medida que íbamos barriendo el voltaje más negativo, el dispositivo pasaba primero de encendido a apagado, luego de apagado a encendido, luego de encendido a apagado y luego de nuevo a encendido. Diré que nos quedamos boquiabiertos", dijo Venkatesan. "Tuvimos que convencernos de que lo que estábamos viendo era real".
Sreetosh y Sreebrata investigaron los mecanismos moleculares subyacentes al curioso comportamiento de conmutación utilizando una técnica de imagen llamada espectroscopia Raman. En concreto, buscaron firmas espectrales en el movimiento vibracional de la molécula orgánica que pudieran explicar las múltiples transiciones. Su investigación reveló que el barrido del voltaje negativo provocaba que los ligandos de la molécula sufrieran una serie de eventos de reducción, o ganancia de electrones, que hacían que la molécula transitara entre los estados de apagado y encendido.
A continuación, para describir matemáticamente el complejísimo perfil corriente-voltaje del dispositivo molecular, Williams se apartó del enfoque convencional de las ecuaciones básicas basadas en la física. En su lugar, describió el comportamiento de las moléculas mediante un algoritmo de árbol de decisiones con declaraciones "if-then-else", una línea de código habitual en varios programas informáticos, especialmente en los juegos digitales.
"Los videojuegos tienen una estructura en la que tienes un personaje que hace algo, y luego ocurre algo como resultado. Por eso, si lo escribes en un algoritmo informático, se trata de sentencias if-then-else", explica Williams. "Aquí, la molécula pasa de estar encendida a estar apagada como consecuencia del voltaje aplicado, y ahí fue cuando tuve el momento eureka de utilizar árboles de decisión para describir estos dispositivos, y funcionó muy bien".
Pero los investigadores dieron un paso más para explotar estos dispositivos moleculares para ejecutar programas para diferentes tareas computacionales del mundo real. Sreetosh demostró experimentalmente que sus dispositivos podían realizar cálculos bastante complejos en un solo paso de tiempo y luego ser reprogramados para realizar otra tarea en el siguiente instante.
"Fue bastante extraordinario; nuestro dispositivo hacía algo parecido a lo que hace el cerebro, pero de una manera muy diferente", dijo Sreetosh. "Cuando estás aprendiendo algo nuevo o cuando estás decidiendo, el cerebro puede reconfigurar y cambiar el cableado físico. Del mismo modo, podemos reprogramar o reconfigurar lógicamente nuestros dispositivos dándoles un impulso de voltaje diferente al que han visto antes".
Venkatesan señaló que harían falta miles de transistores para realizar las mismas funciones computacionales que uno de sus dispositivos moleculares con sus diferentes árboles de decisión. Por eso, dijo que su tecnología podría utilizarse primero en dispositivos portátiles, como teléfonos móviles y sensores, y en otras aplicaciones en las que la potencia es limitada.
Otros colaboradores de la investigación son el Dr. Abhijeet Patra y el Dr. Ariando, de la Universidad Nacional de Singapur; el Dr. Rajib Pramanick y el Dr. Santi Prasad Rath, de la Asociación India para el Cultivo de la Ciencia; el Dr. Martin Foltin, de Hewlett Packard Enterprise, Colorado; y el Dr. Damien Thompson, de la Universidad de Limerick, Irlanda.
Venkatesan dijo que esta investigación es indicativa de los futuros descubrimientos de este equipo de colaboración, que incluirá el centro de nanociencia e ingeniería del Instituto Indio de Ciencias y la División de Microsistemas y Nanotecnología del NIST.
Fuentes, créditos y referencias:
Sreetosh Goswami et al, Decision trees within a molecular memristor, Nature (2021). DOI: 10.1038/s41586-021-03748-0