Nuevo sistema de memoria fotónica
Durante décadas se ha avanzado casi constantemente en la reducción del tamaño y en el aumento del rendimiento de la circuitería de los computadores y de otros dispositivos parecidos.
Pero la Ley de Moore, que establecía ese avance constante en dicha optimización, está dejando de ser cierta, ya que las limitaciones físicas, como la cantidad de transistores que caben en un chip y el calor resultante de su aglomeración cada vez más densa, están ralentizando el ritmo de aumento del rendimiento.
La capacidad de cálculo se está estancando gradualmente.
Para agravar la situación, la inteligencia artificial y otras formas de computación intensiva exigen una potencia de cálculo cada vez mayor.
Claramente, se necesitan nuevas tecnologías para afrontar estos retos.
Una posible solución procede de la fotónica, que ofrece un consumo energético y una latencia menores que los de la electrónica.
Uno de los enfoques más prometedores es la computación en memorias fotónicas.
El paso de señales luminosas a través de estas memorias permite realizar operaciones de forma casi instantánea.
Pero los diseños ideados hasta ahora para este tipo de memorias se han enfrentado a retos como la baja velocidad de conmutación y una programabilidad muy limitada.
Ahora, un equipo internacional de investigadores ha desarrollado una innovadora plataforma fotónica para superar esas limitaciones.
El equipo lo encabeza Paolo Pintus, de la Universidad de California en Santa Bárbara, Estados Unidos, así como de la de Cagliari en Italia.
Los investigadores utilizaron para su sistema un material magneto-óptico especial cuyas propiedades ópticas cambian dinámicamente en respuesta a campos magnéticos externos.
El nuevo sistema permite realizar con luz cálculos a velocidades significativamente superiores a las alcanzables utilizando la electrónica tradicional, así como con una eficiencia mucho mayor que la de esta.
Pintus y sus colegas creen que los hallazgos hechos en esta investigación podrían marcar el inicio de una revolución en la computación óptica.
Fuente: Nature Photonics
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