El baile de los espines contra el sobrecalentamiento: encuentran una forma de enfriar la IA

Científicos de la Universidad de Viena han creado un nuevo tipo de procesador que, en lugar de electrones, utiliza magnones, unas cuasipartículas especiales que transmiten señales magnéticas. Este enfoque podría resolver dos de los mayores problemas de la electrónica moderna: el alto consumo de energía y la excesiva generación de calor, factores que actualmente limitan seriamente el desarrollo de la computación.

En los circuitos convencionales, la información es transportada por electrones que se desplazan a través de conductores metálicos. Sin embargo, debido a la resistencia del material, parte de la energía se disipa inevitablemente en forma de calor. Los circuitos de magnones funcionan de manera completamente diferente: utilizan ondas generadas cuando los electrones en ciertos materiales cambian su estado de espín, una propiedad cuántica que puede imaginarse como la rotación del electrón sobre su propio eje.

El principio físico de funcionamiento de estos circuitos se basa en el comportamiento colectivo de los electrones dentro de la red cristalina del material. Cuando una partícula cambia la orientación de su espín bajo la influencia de un campo magnético externo, se genera una perturbación local en el orden magnético. Esta alteración se transmite a los electrones vecinos mediante una interacción de intercambio, un efecto cuántico que hace que los espines tiendan a alinearse de una determinada manera entre sí. Como resultado, se propaga una onda de excitaciones de espín a través del material, comportándose como una partícula independiente: el magnón. Esta cuasipartícula puede moverse libremente dentro de la red cristalina sin prácticamente consumir energía ni generar calor.

El doctor Andrii Chumak, líder del equipo de investigación, destaca la versatilidad del prototipo desarrollado. El procesador puede realizar diversas tareas sin necesidad de componentes adicionales. Las ondas de magnones pueden controlarse modificando los parámetros del campo magnético y la geometría de los canales de transmisión. En su función de filtro de banda de rechazo, el dispositivo bloquea señales de ciertas frecuencias mediante interferencia, es decir, superponiendo oscilaciones magnéticas. Cuando opera como un demultiplexor, dirige los flujos de información por distintos canales utilizando el efecto de interacción espín-órbita.

Esta flexibilidad es especialmente importante para las redes de comunicación 5G y 6G, donde se requiere un control extremadamente preciso sobre la distribución de las señales en frecuencias ultraaltas, que van desde decenas hasta cientos de gigahercios. Para verificar las características prometidas, los investigadores están llevando a cabo pruebas exhaustivas mediante microscopía magneto-óptica de Kerr, un método que permite observar la propagación de las ondas de espín en tiempo real.

Por supuesto, el desarrollo de circuitos de magnones ha planteado desafíos a los ingenieros. Uno de los mayores problemas es que calcular manualmente todos los parámetros de propagación de las ondas de espín y sus interacciones es prácticamente imposible debido a la gran cantidad de efectos no lineales involucrados.

Por esta razón, el equipo adoptó un enfoque completamente diferente en el diseño del sistema. En lugar de intentar calcular todos los parámetros de la estructura, los científicos definieron el resultado deseado y permitieron que la inteligencia artificial encontrara la mejor manera de lograrlo. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan millones de combinaciones posibles: cómo posicionar los canales de transmisión de los magnones, qué forma dar a los dominios magnéticos, dónde colocar los elementos de control. Al hacerlo, la IA tiene en cuenta una multitud de factores, desde la eficiencia de transmisión de la señal hasta la viabilidad de producción. Como resultado, se han encontrado configuraciones de circuitos que, probablemente, un ser humano nunca habría concebido por sí solo.