El desarrollo de una nueva tecnología de computación magnética ha logrado un avance significativo en el reconocimiento de dígitos manuscritos, demostrando una precisión del 90% con un consumo energético notablemente inferior al de los chips de inteligencia artificial convencionales. Este avance se realizó utilizando el famoso conjunto de datos MNIST y presenta una oportunidad para revolucionar el campo, especialmente considerando que la computadora imita la eficiencia del cerebro humano, que procesa información con solo 20 vatios, comparable al consumo de una simple lamparita.
Un avance colaborativo
Este innovador proyecto es el resultado de una colaboración entre Friedman y las empresas Everspin Technologies y Texas Instruments. El Dr. Sanjeev Aggarwal, presidente y CEO de Everspin, coescribió un estudio que fue publicado en Nature Communications Engineering, subrayando así un claro camino hacia la comercialización de esta tecnología prometedora. El enfoque basado en el aprendizaje hebbiano permite que el sistema aprenda de la experiencia sin requerir un entrenamiento previo masivo, ofreciendo ventajas de confiabilidad sobre otros métodos neuromórficos.
Respaldo federal millonario
El interés en esta tecnología no se limita al sector privado. En septiembre de 2025, el Departamento de Energía de Estados Unidos otorgó a Friedman una subvención de casi 500 mil dólares para continuar desarrollando esta tecnología. La inversión federal refuerza el compromiso del gobierno estadounidense con soluciones energéticamente eficientes, especialmente en un contexto donde los sistemas de inteligencia artificial tradicionales consumen la electricidad equivalente a la de 300 hogares por año.
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Impacto en la industria
La implementación de chips neuromórficos, como los desarrollados en este proyecto, podría reducir el consumo energético hasta un 80% en comparación con las soluciones convencionales. Esto sitúa a esta tecnología como una opción ideal para lo que se conoce como "computación en el borde", donde el procesamiento se realiza en dispositivos portátiles, evitando la necesidad de depender de servidores remotos que consumen grandes cantidades de energía. La próxima pregunta en el aire ya no es si esta tecnología transformará la industria, sino cuándo se podrá tener una computadora cerebral magnética en el bolsillo.
