Pilar Cea, catedrática de Química Física, directora del Laboratorio de Microscopias Avanzadas (LMA) de la Universidad de Zaragoza e investigadora del INMA, y José María de Teresa, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón (INMA) y presidente de la Sociedad Europea de Física (EPS).
Imagine la construcción de un rascacielos como un proceso en el que hay que añadir multitud de capas de materiales que además necesitan ser modelados para que cumplan su función, sin olvidar las redes de cables y tuberías que hay que añadir para que todos los elementos importantes del edificio estén adecuadamente conectados. Es un trabajo de ingeniería que requiere una precisión titánica y un despliegue de recursos colosal.
Pues así es, a grandes rasgos, cómo se fabrican hoy en día los microchips de silicio que dan vida a su teléfono móvil, a su ordenador y a las grandes revoluciones de la inteligencia artificial, pero con una dificultad añadida: lo que en un rascacielos mide un milímetro, en un microchip mide un nanómetro (es decir, un millón de veces más pequeño).
Esto es lo que tecnológicamente se conoce como aproximación top-down (de arriba abajo): un prodigio de la ingeniería moderna donde se parte de una gran oblea de silicio sobre la que se añaden decenas o centenares de capas de materiales, que se modelan mediante complejos procesos fotolitográficos y grabados químicos. Gracias a este esfuerzo industrial, la tecnología de los semiconductores tradicional (denominada CMOS, acrónimo del inglés “Complementary Metal-Oxide Semiconductor”), ha logrado cumplir durante las últimas seis décadas la famosa Ley de Moore: el número de transistores integrados en un mismo chip se ha duplicado cada dos años.
A nivel de usuario, esta densidad de integración se traduce directamente en un incremento exponencial en la velocidad de procesamiento, más capacidad de memoria, una reducción drástica del tamaño de los dispositivos portátiles, y que almacenar o procesar cada unidad de información (bit) sea cada vez más barato y conlleve un menor consumo de energía.
El desafío actual radica en que estamos llevando el silicio a sus límites físicos absolutos, modelando componentes cuyas tecnologías comerciales alcanzan unos pocos nanómetros (el diámetro de una hebra de ADN es de unos 2 nanómetros). A estas escalas tan increíblemente diminutas, las leyes de la física clásica ya no son suficientes para describir el comportamiento del sistema: los materiales comienzan a exhibir nuevas propiedades físicas, algunas indeseadas, y los chips disipan tanto calor que gestionarlo se ha convertido en uno de los grandes retos de la industria de los semiconductores. Una solución momentánea hasta la fecha es apilar los transistores en la tercera dimensión, haciendo “el rascacielos” todavía más alto, lo que añade aún más complejidad a la fabricación.
Las servidumbres de la IA
La irrupción y democratización de la IA y el machine learning han acelerado la necesidad de extender las fronteras del silicio, llevando más allá la tecnología de los semiconductores, ya que entrenar y ejecutar estos modelos matemáticos requiere una gran capacidad de cálculo, lo que solo puede conseguirse utilizando microchips de arquitectura adecuada y con la fabricación más avanzada. Este entrenamiento conlleva, además, el uso de una cantidad descomunal de energía. Según la Agencia Internacional de la Energía, el consumo eléctrico de los centros de datos podría multiplicarse por más de tres en apenas una década.
Además, las instalaciones de supercomputación requieren complejos y costosos sistemas de refrigeración para evacuar el calor generado, lo que frecuentemente lleva asociado un elevado consumo de agua, y la disipación continua de calor al entorno. Los emplazamientos de estos gigantescos centros de datos se convierten en islas de calor que hacen aumentar varios grados la temperatura de la superficie del terreno en un entorno de hasta 10 kilómetros.
A esto se suma un problema geopolítico y económico: fabricar chips de última generación requiere plantas de producción (foundries) principalmente localizadas en Asia y que pueden llegar a costar más de 20.000 millones de euros, y máquinas de litografía ultravioleta extrema (las "impresoras" que modelan las capas) que cuestan del orden de 300 millones de euros por unidad, y que son fabricadas por una sola empresa en el mundo, con sede en los Países Bajos.
La respuesta de Occidente a través de la American y la European Chips Act, un impulso estratégico del que la Asociación Española de la Industria de Semiconductores (AESEMI) es un pilar fundamental en nuestro país, busca asegurar la autonomía y la soberanía tecnológica. Sin embargo, los científicos sabemos que la soberanía del mañana además de asegurarse reforzando las cadenas de suministro actuales, también exige liderar desde los laboratorios el codesarrollo de tecnologías alternativas que en las próximas décadas dinamicen el CMOS basado en el silicio, y lo complementen. El futuro pasa por liderar los nuevos avances en el campo, basados en conceptos tecnológicos sostenibles, y por fomentar una cultura de menor consumo energético en la ciudadanía.
Tecnologías complementarias a las del silicio
Para abordar el futuro de la computación y optimizar el rendimiento energético de la IA, la comunidad científica internacional aboga por hibridar la actual tecnología del silicio y enriquecerla con propuestas revolucionarias que rompan sus limitaciones actuales.
De esta manera, los científicos pretenden hibridar las ventajas de la electrónica del silicio con nuevos paradigmas de almacenado, procesado y comunicación de la información.
Electrónica molecular
¿Y si en vez de crecer capas sobre el silicio y modelarlas dejáramos que las propias piezas del chip se coloquen solas? Esta tecnología, aunque todavía en fase de desarrollo y maduración en los laboratorios, propone una estrategia inversa a la actual: el diseño bottom-up (de abajo hacia arriba), utilizando moléculas a modo de ladrillos para edificar nuestros chips.
Sus ventajas son evidentes: primera, una miniaturización extrema, ya que los átomos y las moléculas son los componentes funcionales más pequeños imaginables en la naturaleza; segunda, una enorme versatilidad sintética al poder fabricar millones de unidades idénticas o componentes que, con una mínima modificación estructural, cambian su función; tercera, sostenibilidad, ya que en lugar de depender de tierras raras o procesos altamente contaminantes, se apuesta por una electrónica basada en el carbono, orgánica, biodegradable y biocompatible; cuarta, aprovechamiento del calor, puesto que pueden diseñarse moléculas con potencial termoeléctrico, es decir, podrían reciclar el calor residual generado en el dispositivo y convertirlo en electricidad.
Computación cuántica
Si la electrónica molecular encoge los componentes al mínimo, la computación cuántica rompe directamente las reglas de la lógica tradicional. Los ordenadores actuales funcionan con bits, que son como un interruptor clásico: o están encendidos (1) o están apagados (0). Toda la historia digital del ser humano se reduce a esa combinación. La cuántica, en cambio, rompe este paradigma y utiliza las leyes de la física en la nanoescala para crear bits cuánticos, llamados qubits. Gracias a las propiedades del mundo subatómico, estos interruptores pueden estar encendidos y apagados al mismo tiempo (un fenómeno llamado superposición).
Esto permite al ordenador utilizar un algoritmo cuántico que explora millones de soluciones a la vez. Problemas matemáticos, químicos o logísticos tan monstruosos que a uno de nuestros actuales supercomputadores le llevaría años resolver, un ordenador cuántico los podría resolver en apenas unos segundos. La tecnología cuántica más avanzada está basada en qubits constituidos por materiales superconductores, que ya de por sí son materiales que siguen las leyes de la Física Cuántica.
Arquitecturas fotónicas
Otro enfoque es el que opta por cambiar el medio de transporte de la información. En los chips convencionales, los datos son transportados por los electrones. Pero los electrones chocan entre sí dentro del silicio, ralentizan el proceso y, sobre todo, generan muchísimo calor por fricción. Las arquitecturas fotónicas proponen una alternativa radical: sustituir la electricidad por la luz, ya que el fotón es la partícula más rápida de la que disponemos.
Al hacer que los datos viajen a través de minúsculos canales ópticos grabados en el chip, la velocidad de procesamiento alcanza límites físicos insuperables y, lo más importante en la era de la IA, el problema del calentamiento de los servidores se reduciría drásticamente, ya que los canales ópticos guían la luz casi sin pérdidas.
De los materiales bidimensionales a la espintrónica
Esta revolución nanotecnológica es tan vasta que las fronteras se redefinen constantemente. En primera línea de los laboratorios se trabaja intensamente con materiales 2D, como el grafeno o los dicalcogenuros de metales de transición. Se trata de materiales increíblemente finos, que prácticamente carecen de espesor permitiendo conducir la electricidad en la frontera de las dos dimensiones.
Además, combinando dos capas de estos materiales, rotadas entre sí un ángulo preciso (llamado mágico), es posible modificar de forma controlada sus propiedades electrónicas y aparecen fenómenos físicos inesperados, tal y como ha demostrado el físico español Pablo Jarillo-Herrero en sus laboratorios del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts).
Por otro lado, la espintrónica, una disciplina que, en lugar de usar la carga del electrón para transmitir datos, aprovecha su giro o espín (una propiedad magnética cuántica, como si cada electrón fuera una diminuta brújula).
Al almacenar y procesar información cambiando la orientación de estas "brújulas", en lugar de mover electrones de un lado a otro, se pueden crear memorias ultrarrápidas que no se borran al apagar el equipo y que apenas consumen energía.
Biomimetismo en la computación
Tanto nuestra tecnología actual como estas tecnologías emergentes hibridadas con la tecnología CMOS, sin embargo, se enfrentan a un límite común si se integran en el diseño estructural de los ordenadores actuales. Estos sufren lo que los científicos llamamos el "cuello de botella de Von Neumann". En las arquitecturas tradicionales, la memoria y el procesador están separados, lo que obliga a los datos a viajar constantemente de un lado a otro entre módulos diferentes. Este trasiego continuo de información provoca una pérdida masiva de tiempo y energía, un peaje tecnológico que se ha tornado particularmente preocupante ante el desarrollo de la IA y su uso masivo.
El cerebro humano opera con un principio distinto. Nuestras neuronas y sinapsis procesan y almacenan la información en el mismo sitio, utilizando poquísima energía. Así, el cerebro humano disipa en torno a 20 vatios de potencia en condiciones normales de actividad, comparable a una bombilla LED doméstica. Para imitar esta asombrosa eficiencia biológica, se está trabajando intensamente en laboratorios de todo el mundo en la creación de redes neuromórficas utilizando memristores.
En estos circuitos del futuro, la tecnología CMOS tradicional haría las veces de las neuronas, mientras que los memristores actuarían como las sinapsis (las conexiones entre ellas). A diferencia de un interruptor convencional que solo entiende de encendido o apagado, la resistencia de un memristor varía y se modula con precisión en función de la corriente que pasa a través de él. Al igual que una sinapsis humana, que se fortalece con el aprendizaje y el uso continuo, este componente físico es capaz de "recordar" su historial eléctrico.
Esto permite crear redes de altísima densidad y conectividad donde el propio chip almacena la información sobre la marcha mientras calcula. Ya se trabaje con materiales inorgánicos avanzados o mediante el uso de memristores moleculares, donde una única molécula unifica memoria y cálculo, esta aproximación permitirá que la IA del futuro pueda entrenarse de forma masiva sin “fundir los plomos” del planeta.
Del laboratorio a la fábrica
El verdadero reto de todas estas tecnologías emergentes es lograr que se conecten e interactúen de forma fiable con la electrónica CMOS. Es un desafío de compatibilidad equivalente al que afronta la medicina clínica al integrar una prótesis de titanio en un hueso real: necesitamos que la interfaz entre ambos mundos, con la dificultad añadida de trabajar en la escala nanométrica, sea perfecta para que la información fluya sin interrupciones.
Para alcanzar este hito, el primer paso fundamental es dotar a la comunidad investigadora de infraestructuras de vanguardia: herramientas de microscopía avanzada y técnicas de nanofabricación de última generación que nos permitan, literalmente, jugar en los límites de la materia, viendo y manipulando átomos y moléculas de forma individual.
Sin embargo, logrado el éxito a nivel de laboratorio, el verdadero puente hacia el futuro es la transferencia de todo este conocimiento científico al sector productivo. Investigadores e industria debemos trabajar de la mano en este apasionante camino, codesarrollando soluciones reales que permitan escalar estos descubrimientos de la nanoescala a las líneas de producción industrial.
Solo a través de esta colaboración estrecha conseguiremos abrir nuevas fronteras tecnológicas para la humanidad y asegurar una soberanía industrial sólida. Todo ello sin olvidar que las tecnologías y nuestro uso de ellas deben ser sostenibles… o simplemente no serán.