El futuro de la inteligencia artificial acaba de cambiar para siempre. Un equipo liderado por el Dr. Joseph S. Friedman en la Universidad de Texas en Dallas presentó en agosto pasado un prototipo de computadora que no funciona como las tradicionales: imita al cerebro humano usando componentes magnéticos microscópicos.
¿QUÉ ES ESTO?
Crearon computadora que imita al cerebro humano con imanes y consume 80% menos energía
Ingenieros de la Universidad de Texas desarrollaron un prototipo neuromórfico que funciona como las neuronas del cerebro.
02 de noviembre de 2025 - 22:36
El cerebro es todo un tema.
A diferencia de las computadoras comunes que separan memoria y procesamiento, este sistema integra ambas funciones en una sola estructura.
La clave está en las uniones de túnel magnético (MTJ), dispositivos del tamaño de nanómetros que actúan como sinapsis biológicas. Estas "neuronas artificiales" se fortalecen o debilitan según los patrones de actividad, como lo hacen las conexiones en tu cerebro cuando aprendés algo nuevo.
"Nuestro trabajo muestra un nuevo camino potencial para construir computadoras inspiradas en el cerebro que pueden aprender por sí mismas", explicó Friedman, quien es profesor asociado de ingeniería eléctrica y computacional. Y agregó: "Dado que las computadoras neuromórficas no necesitan cantidades masivas de cálculos de entrenamiento, podrían alimentar dispositivos sin costos energéticos enormes".
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Eficiencia que rompe todos los récords para el nuevo cerebro
Los números son delirantes. El prototipo alcanzó más de 600 billones de operaciones por segundo por vatio, es decir, seis veces más eficiente que los sistemas de memristores actuales y miles de veces superior a los procesadores gráficos estándar que usan las grandes empresas de tecnología.
Para demostrar su capacidad, el equipo lo probó reconociendo dígitos escritos a mano con el famoso conjunto de datos MNIST. Resultado: 90% de precisión consumiendo una fracción de la energía que requieren los chips tradicionales de IA. Mientras entrenar modelos de lenguaje grandes consume electricidad a 300 hogares por año, el cerebro humano procesa información compleja con apenas 20 vatios, lo mismo que una lamparita. Esta computadora magnética se acerca a ese ideal.
El desarrollo surgió de una colaboración entre la universidad y dos gigantes industriales: Everspin Technologies y Texas Instruments. El Dr. Sanjeev Aggarwal, presidente y CEO de Everspin, coescribió el estudio publicado en Nature Communications Engineering, lo que marca un camino claro hacia la comercialización.
Respaldo federal millonario
El proyecto no solo entusiasma a la industria privada. En septiembre de 2025, el Departamento de Energía de Estados Unidos le otorgó a Friedman una subvención de casi 500 mil dólares por dos años para seguir perfeccionando esta tecnología. La inversión federal demuestra que el gobierno estadounidense apuesta fuerte a alternativas energéticamente eficientes frente al consumo desmedido de electricidad que generan los sistemas de IA actuales.
La tecnología se basa en el aprendizaje hebbiano, ese principio neurológico que dice "las neuronas que se activan juntas, se conectan juntas". Gracias a esto, el sistema aprende de la experiencia sin necesitar entrenamiento previo masivo. Los dispositivos MTJ además ofrecen ventajas de confiabilidad que otros enfoques neuromórficos no lograron alcanzar por problemas de estabilidad.
Según análisis , los chips neuromórficos podrían reducir el consumo energético hasta un 80% comparado con los sistemas convencionales de inteligencia artificial. Esto los vuelve ideales para la "computación en el borde", es decir, procesar datos en celulares, tablets o dispositivos portables sin depender de servidores remotos que devoran energía.
La pregunta ya no es si esta tecnología va a revolucionar la industria, sino cuándo vas a tener una computadora cerebral magnética en tu bolsillo.
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