Un equipo internacional de investigadores, liderado por físicos de la Universidad de Viena, ha conseguido un avance significativo en el procesamiento de datos mediante un enfoque de «diseño inverso». Este método permite a los algoritmos configurar un sistema en función de funciones deseadas, eludiendo el diseño manual y las simulaciones complejas. El resultado es un dispositivo «universal» inteligente que utiliza ondas de espín, conocidas como «magnones», para llevar a cabo múltiples tareas de procesamiento de datos con una eficiencia energética excepcional.
Publicado en Nature Electronics, esta innovación representa un avance transformador en la computación no convencional, con un potencial significativo para las telecomunicaciones de próxima generación, la computación y los sistemas neuromórficos. Los desafíos actuales en la electrónica moderna incluyen el alto consumo energético y la creciente complejidad del diseño. En este contexto, la magnonica —el uso de magnones, o ondas de espín cuantizadas en materiales magnéticos— ofrece una alternativa prometedora. Los magnones permiten un transporte y procesamiento de datos eficientes con una pérdida mínima de energía.
Un enfoque innovador para la computación
Con la creciente demanda de soluciones informáticas innovadoras, desde redes 5G hasta las futuras redes 6G y la computación neuromórfica, la magnonica representa un cambio de paradigma que redefine la forma en que se diseñan y operan los dispositivos. Desarrollar un procesador magnonico innovador que permita una computación altamente adaptable y eficiente en energía fue un desafío que Andrii Chumak, del Grupo de Nanomagnetismo y Magonicas de la Universidad de Viena, y sus colaboradores lograron abordar con éxito.
Noura Zenbaa, autora principal del estudio, junto a sus colegas del grupo de Física de Materiales Funcionales de la misma universidad, construyó un conjunto experimental único utilizando 49 bucles de corriente controlados individualmente sobre una película de garnet de itrio y hierro (YIG). Estos bucles generaron campos magnéticos ajustables para controlar y manipular los magnones.
Mediante un enfoque de «diseño inverso», el equipo permitió que los algoritmos determinaran las configuraciones óptimas para lograr las funcionalidades deseadas del dispositivo, simplificando notablemente el proceso de diseño. Tras más de dos años de desarrollo y pruebas, el equipo superó muchos desafíos. «Fue un viaje difícil, pero ver cómo todo se unió con nuestra primera medición exitosa fue increíblemente gratificante», afirma Zenbaa.
El prototipo del equipo demostró dos funciones clave: actuar como un filtro de muesca (un componente que bloquea frecuencias específicas) y como un demultiplexor (un dispositivo que enruta señales a diferentes salidas). Estas capacidades son cruciales para las comunicaciones inalámbricas de próxima generación, como 5G y 6G. A diferencia de los sistemas tradicionales, que requieren componentes personalizados, este hardware versátil puede adaptarse a diversas aplicaciones, reduciendo la complejidad, los costos y el consumo energético.
Las investigaciones en curso muestran que el dispositivo también puede realizar todas las operaciones lógicas sobre datos binarios, y cuando se escale, podría rivalizar con las computadoras tradicionales. El equipo planea integrar esta tecnología en la computación neuromórfica y otros sistemas avanzados. Aunque el prototipo actual es grande y consume mucha energía, reducir su tamaño a menos de 100 nanómetros podría desbloquear una eficiencia excepcional, allanando el camino para un procesamiento de datos universal de bajo consumo y creando soluciones para tecnologías computacionales más ecológicas.
«Este proyecto fue una aventura audaz con muchas incógnitas», reflexiona Chumak, autor senior del estudio. «Sin embargo, nuestras mediciones iniciales confirmaron su viabilidad: este concepto funciona. Nuestros resultados destacan cómo la inteligencia artificial está transformando el campo de la física, de manera similar a cómo ChatGPT está moldeando la escritura de textos y la educación».
