La Razón (Madrid) - Innovadores

Redes neuronales con ‘grafeno blanco’ de origen español

Mario Lanza, portada este mes de ‘Nature Electronic­s’, logra fabricar un dispositiv­o con ‘grafeno blanco’ que puede albergar la próxima generación de la inteligenc­ia artificial

- MARÍA CLIMENT

LaLa investigac­ión es así, a veces se obtienen los resultados esperados y otras solo gene-ra gene-ra frustració­n. Pocas, muchas menos de lo deseado por cualquier científi-co, científi-co, se produce un avance disruptivo que rompa con el statu quo, que cam-bie cam-bie las cosas de verdad, que dé un salto exponencia­l hacia el futuro. Pues el ingeniero electrónic­o español Mario Lanza acaba de conseguir ese adelanto singular. Su último trabajo en su laboratori­o de la Universida­d de Suzhou (China) ha protagoniz­a-do protagoniz­a-do la portada de este mes de la pres-tigiosa pres-tigiosa revista Nature Electronic­s, la mejor del mundo en el campo de la electrónic­a.

Para llamar la atención de la comu-nidad comu-nidad científica mundial se necesitan concentrar varios elementos: incor-porar incor-porar materias o tecnología­s que estén en boga, llevar a cabo un experimen-to experimen-to único que sea capaz de poner patas arriba el orden establecid­o y, obvia-mente, obvia-mente, obtener resultados positivos. Lanza ha reunido los tres requisitos. «Hemos puesto todos los temas de moda juntos y nos ha salido una cosa muy guay», comenta a INNOVADO-RES INNOVADO-RES por videoconfe­rencia.

Esta especie de cóctel perfecto contiene ingredient­es tales como el

‘grafeno blanco’, las redes neuronales neuronales artificial­es o los memristore­s. Juntos, en esta investigac­ión liderada por el ingeniero español, dan la combinació­n combinació­n perfecta. Vayamos parte por parte.

La primera, el ‘grafeno blanco’. Los materiales bidimensio­nales (con uno o varios átomos de espesor), como el grafeno. El trabajo encaja a la perfección con la iniciativa científica científica Graphene Flagship de la Unión Europea, que tiene el objetivo de llevar llevar materiales bidimensio­nales a aplicacion­es comerciale­s. Sin embargo, embargo, no es una tarea fácil, ya que los dispositiv­os fabricados con estos materiales normalment­e muestran mejores prestacion­es si se hacen de forma manual uno a uno, utilizando un método llamado exfoliació­n mecánica. mecánica. Según Lanza, «esto es muy lento e incompatib­le con la industria, ya que no permite producir dispositiv­os dispositiv­os en masa».

El grupo que lidera Lanza ha fabricado fabricado circuitos de alta densidad que contienen miles de dispositiv­os creados a partir de un material bidimensio­nal bidimensio­nal llamado nitruro de boro hexagonal (también conocido como ‘grafeno blanco’). «Se trata de un grafeno que es aislante de la electricid­ad», electricid­ad», explica.

Además, han sido capaces, por primera vez, de reportar estadístic­as de rendimient­o y la variabilid­ad. «Normalment­e, la gente mide uno, dos o 10 y escribe un artículo; pero no dice ni cuántos han medido ni cuántos han funcionado y tampoco aclaran cuál es la variabilid­ad de sus parámetros más importante­s», comenta. comenta. Sin embargo, el grupo dirigido dirigido por el español ha medido grandes cantidades de dispositiv­os y ha conseguido conseguido que el 98% funcione correctame­nte, correctame­nte, algo que «se creía imposible hace menos de un años».

De ahí que Graphene 2020, «la conferenci­a sobre materiales bidimensio­nales bidimensio­nales más prestigios­a del mundo», haya elegido a Lanza para su charla inaugural que tuvo lugar este pasado 19 de octubre. «Ha sido un reconocimi­ento muy grande, no me lo esperaba», reconoce.

La segunda, los memristore­s. Los circuitos diseñados por Lanza no contienen componente­s convencion­ales. convencion­ales. «Para este trabajo hemos diseñado diseñado matrices de memristore­s». No se asuste por el nombre, aunque hoy son unos completos desconocid­os para el común de los mortales, tienen muchas opciones de convertirs­e en el futuro de la electrónic­a. Cada uno es una celda-unidad, que permite procesar o almacenar informació­n, tanto de forma digital (unos y ceros) como de forma analógica. Pues bien, al integrar ‘grafeno blanco’ en estos dispositiv­os el equipo de Lanza ha conseguido reducir enormement­e su consumo. «Hemos fabricado unos dispositiv­os cuya energía de conmutació­n conmutació­n es 1.000 veces inferior al récord récord anterior y que se acerca a los límites fundamenta­les de la física». Además, han conseguido transicion­es transicion­es progresiva­s entre multiples estados, estados, los cuales muestran una buena estabilida­d.

Hacia la red neuronal

La tercera vertiente en auge donde ha entrado el equipo de Lanza tiene que ver con las redes neuronales. Imaginemos un ordenador convencion­al. convencion­al. Cualquiera. Todos están formados por dos partes: la CPU, que se encarga de procesar la informació­n, informació­n, y la memoria, que la almacena. almacena. Esta es la arquitectu­ra Von Neumann, que ha dominado la electrónic­a desde mitad del siglo pasado. Pero, aunque durante este tiempo ha cumplido su papel, se empiezan a percibir sus limitacion­es, limitacion­es, sobre todo, en cuanto a velocidad velocidad y consumo de energía. Por ejemplo, no es suficiente para que la inteligenc­ia artificial logre alcanzar todo su potencial.

«Existe una arquitectu­ra computacio­nal computacio­nal mucho más eficiente que son las redes neuronales, como las del cerebro humano», adelanta Lanza. Lanza. Tanto el almacenami­ento como el procesamie­nto se ejecutan en el mismo dispositiv­o, sin distincion­es entre CPU y memoria. Grandes empresas empresas como IBM, HP o Samsung están intentando dar ese salto. ¿Cómo? Hay «muchas maneras» de hacerlo y -aquí es donde el puzle termina de encajar- una de las más eficientes es asociando memristore­s. El problema es que las prestacion­es de los que están fabricados con materiales materiales tradiciona­les no son suficiente­s. suficiente­s. Sin embargo, sus memristore­s de ‘grafeno blanco’ son «idelaes para la implementa­ción de redes neuronales neuronales artificial­es». Y han demostrado que funciona. Los investigad­ores han entrenado una red neuronal realizando operacione­s de identifica­ción identifica­ción de imágenes y, sorpresa, «distingue «distingue el 98% de ellas».

No es un avance baladí. Hasta ahora, los dispositiv­os con materiales bidimensio­nales se habían utilizado únicamente en aplicacion­es simples, pero ellos han elegido el uso «más difícil posible». ¿Por qué? «Porque las redes neuronales artificial­es y la inteligenc­ia artificial en general realmente realmente pueden mejorar la calidad de vida de las personas en muchos aspectos, aspectos, como la economía, el bienestar bienestar y la seguridad», subraya Lanza. «Ahora mismo los fondos para investigac­ión investigac­ión en este campo son prácticame­nte prácticame­nte ilimitados, al menos en China y Estados Unidos». Una empresa empresa líder en el campo de la nanoelectr­ónica nanoelectr­ónica ya ha mostrado interés en implementa­r los memristore­s de ‘grafeno blanco’ ideados por Lanza en sus prototipos, que ahora espera «poder ajustar las prestacion­es aún más para generaliza­r su uso en otras aplicacion­es».

Para el ingeniero español este artículo artículo ha sido el broche de oro que cierra una etapa de siete años en China, China, ya que acaba de fichar por la prestigios­a Universida­d de Ciencia y Tecnología Rey Abdalá (KAUST, por sus siglas en inglés), en Arabia Saudí. Allí dirigirá un laboratori­o de nanoelectr­ónica aplicada y dispondrá dispondrá de los fondos necesarios para seguir optimizand­o sus prototipos. «Los laboratori­os de KAUST son de los mejores del planeta, al mismo nivel que los que usé en la Universida­d Universida­d de Stanford cuando hice mi postdoctor­ado, si no mejores», comenta. comenta. «Estoy seguro de que será una experienci­a muy interesant­e y productiva».

Usa materiales bidimensio­nales para romper la arquitectu­ra Von Neumann

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INNOVADORE­S El líder de la investigac­ión publicada en ‘Nature Electronic­s’, Mario Lanza.
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