{"id":18374,"date":"2026-09-15T14:24:30","date_gmt":"2026-09-15T17:24:30","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=18374"},"modified":"2026-09-15T14:24:30","modified_gmt":"2026-09-15T17:24:30","slug":"un-equipo-chino-imprimio-100-sinapsis-que-cambian-de-estado-en-26-nanosegundos-y-recuerdan-diez-niveles-lo-mas-extrano-ocurre-al-final-el-chip-puede-deshacerse-en-seis-minutos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=18374","title":{"rendered":"Un equipo chino imprimi\u00f3 100 \u201csinapsis\u201d que cambian de estado en 26 nanosegundos y recuerdan diez niveles. Lo m\u00e1s extra\u00f1o ocurre al final: el chip puede deshacerse en seis minutos"},"content":{"rendered":"
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Nuestro cerebro procesa informaci\u00f3n y conserva recuerdos pr\u00e1cticamente en el mismo lugar. Un ordenador convencional no: mueve constantemente datos entre procesador y memoria, un viaje que cuesta energ\u00eda y tiempo. Desde hace a\u00f1os, una de las ideas para esquivar ese problema consiste en construir dispositivos capaces de comportarse, al menos en parte, como una sinapsis.<\/p>\n

Investigadores de varias instituciones chinas acaban de presentar una versi\u00f3n especialmente extra\u00f1a. Fabricaron una matriz flexible de 100 sinapsis artificiales, organizada en una cuadr\u00edcula de 10 \u00d7 10, que puede cambiar su conductividad en apenas 26 nanosegundos, conservar diez estados diferentes de memoria y continuar funcionando despu\u00e9s de ser doblada repetidamente. Y cuando deja de ser necesaria, puede ocurrir algo todav\u00eda menos habitual para un componente electr\u00f3nico: su estructura puede degradarse en unos seis minutos bajo condiciones qu\u00edmicas controladas.<\/p>\n

El trabajo fue publicado en International Journal of Extreme Manufacturing y utiliza una arquitectura formada por MXene, una estructura org\u00e1nica basada en porfirinas llamada TCPP-HOF y un sustrato flexible de poliimina.<\/p>\n

No guarda un simple cero o uno: puede recordar diez estados distintos<\/h2>\n

El dispositivo pertenece a la familia de componentes dise\u00f1ados para imitar la plasticidad de una sinapsis. Su conductividad cambia dependiendo de los impulsos el\u00e9ctricos que ha recibido previamente, de manera que la propia pieza puede representar el \u201cpeso\u201d de una conexi\u00f3n dentro de una red neuronal.<\/p>\n

La clave est\u00e1 en el TCPP-HOF, una estructura org\u00e1nica bidimensional construida a partir de mol\u00e9culas de porfirina unidas mediante enlaces de hidr\u00f3geno. Su disposici\u00f3n crea rutas por las que las cargas pueden desplazarse y quedar temporalmente atrapadas.<\/p>\n

Un pulso modifica la conductividad; otro puede revertir parte del cambio. As\u00ed, en lugar de funcionar \u00fanicamente como encendido o apagado, los investigadores consiguieron diez niveles estables de conductancia. El estudio tambi\u00e9n reprodujo comportamientos inspirados en la plasticidad neuronal, como potenciaci\u00f3n y depresi\u00f3n de largo plazo y respuestas dependientes de pulsos sucesivos.<\/p>\n

La otra cifra espectacular son los 26 nanosegundos. Aqu\u00ed conviene hacer una distinci\u00f3n importante: no significa que todo el \u201cchip calcule\u201d una tarea de IA en 26 nanosegundos. Es el tiempo de conmutaci\u00f3n medido para la sinapsis artificial, es decir, la velocidad con la que puede modificar su estado el\u00e9ctrico.<\/p>\n

Reconoci\u00f3 n\u00fameros con un 97,23%, pero la peque\u00f1a matriz no ejecut\u00f3 sola toda la IA<\/h2>\n
\"Un
\u00a9 Yao et al. \/ Nature Communications.<\/figcaption><\/figure>\n

Los investigadores utilizaron las caracter\u00edsticas el\u00e9ctricas medidas en los dispositivos para comprobar si podr\u00edan servir como conexiones de una red neuronal destinada a reconocer d\u00edgitos manuscritos del conocido conjunto MNIST.<\/p>\n

El resultado alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n m\u00e1xima del 97,23%, frente al 99,24% del modelo de software ideal. Incluso despu\u00e9s de 200 ciclos de flexi\u00f3n, la precisi\u00f3n calculada se mantuvo en el 96,33%. Pero hay un matiz fundamental.<\/p>\n

La cuadr\u00edcula f\u00edsica tiene solo 100 dispositivos. No ejecut\u00f3 aut\u00f3nomamente una enorme red neuronal completa. Los investigadores trasladaron a una simulaci\u00f3n los par\u00e1metros de conductividad medidos experimentalmente y comprobaron c\u00f3mo se comportar\u00eda una red construida con esas propiedades.<\/p>\n

Es una demostraci\u00f3n del potencial del hardware, no un peque\u00f1o procesador flexible capaz ya de competir con un chip de IA convencional.<\/p>\n

El \u00faltimo truco es desaparecer cuando deja de hacer falta<\/h2>\n

Quiz\u00e1 el aspecto m\u00e1s peculiar sea precisamente su final. El soporte est\u00e1 fabricado con una poliimina degradable, mientras que los electrodos son de MXene en lugar de metales convencionales. Al someter la matriz a una soluci\u00f3n qu\u00edmica espec\u00edfica y calentada, el dispositivo pierde progresivamente su estructura hasta quedar pr\u00e1cticamente degradado en unos seis minutos.<\/p>\n

Eso tampoco significa que pueda tirarse al agua y desaparecer de forma inocua. El proceso necesita condiciones qu\u00edmicas controladas y deja algunos residuos. Es m\u00e1s correcto hablar de electr\u00f3nica transitoria o destructible bajo demanda que de un chip simplemente biodegradable. Y ah\u00ed aparece una aplicaci\u00f3n interesante. Sensores m\u00e9dicos temporales, parches electr\u00f3nicos, dispositivos de monitorizaci\u00f3n de corta duraci\u00f3n o sistemas destinados a manejar informaci\u00f3n sensible podr\u00edan beneficiarse de electr\u00f3nica que procese datos localmente y despu\u00e9s pueda destruirse f\u00edsicamente.<\/p>\n

Todav\u00eda quedan obst\u00e1culos enormes: solo hay cien sinapsis, falta conocer mejor el consumo energ\u00e9tico, probar una durabilidad mucho mayor y proteger un dispositivo degradable frente a algo tan corriente como la humedad. Pero el concepto da la vuelta a una de las reglas b\u00e1sicas de la electr\u00f3nica. Durante d\u00e9cadas intentamos fabricar chips que durasen cada vez m\u00e1s. Este est\u00e1 dise\u00f1ado para aprender, recordar y, llegado el momento, dejar de existir.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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