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En las últimas décadas, la tecnología ha buscado nuevas formas de procesar información más allá de los enfoques tradicionales basados en transistores. El cerebro humano, por ejemplo, puede realizar tareas complejas de manera rápida y con un consumo de energía sorprendentemente bajo. Inspirados en su funcionamiento, los científicos han comenzado a explorar sistemas capaces de imitarlo, entre ellos propuestas basadas en materiales magnéticos. Este enfoque, conocido como computación neuromórfica, busca desarrollar dispositivos que reproduzcan el comportamiento de las neuronas mediante distintos fenómenos físicos.
Dentro de los materiales magnéticos existe una magnitud física llamada momento magnético, que puede entenderse de forma intuitiva como pequeños imanes con polos norte y sur. Dependiendo de cómo se orienten estos “pequeños imanes” dentro de una nanoestructura, pueden formarse configuraciones organizadas conocidas como texturas magnéticas. Un ejemplo son los skyrmions, que pueden imaginarse como pequeños remolinos magnéticos. También existen estructuras más complejas, como el skyrmionium, donde las orientaciones magnéticas se organizan en forma de anillos concéntricos. Estas configuraciones no son objetos sólidos, sino patrones dentro del material que pueden manipularse mediante estímulos externos.
Para controlar estas configuraciones se utilizan sistemas conocidos como racetracks magnéticos, que funcionan como pistas alargadas por donde estas texturas pueden desplazarse. En este entorno, es posible manipular la posición del skyrmionium mediante diferentes estímulos externos.
El funcionamiento de una neurona se basa en un proceso en el que las señales se acumulan con el tiempo hasta alcanzar un determinado umbral, momento en el que se genera una respuesta. Si no se reciben suficientes estímulos, esa acumulación disminuye progresivamente. Este mecanismo, conocido como leaky integrate-and-fire, ha inspirado el diseño de sistemas artificiales que buscan reproducir este comportamiento.
En este contexto, un equipo de investigadores, con participación de la Universidad Privada del Norte, propuso emular este mecanismo mediante configuraciones magnéticas en nanoestructuras. A través de simulaciones computacionales, se estudió el comportamiento del skyrmionium bajo la acción de estímulos externos y se observó que es posible reproducir dinámicas similares a las de una neurona.
El movimiento del skyrmionium pudo controlarse de dos formas principales. Por un lado, un gradiente de campo magnético —una variación del campo a lo largo de la pista— actuó como una “pendiente”, favoreciendo el desplazamiento en una dirección. Por otro lado, la aplicación de pulsos de corriente impulsó el movimiento en sentido contrario. Las simulaciones mostraron que la combinación de ambos efectos permite controlar con precisión la posición del skyrmionium y generar un comportamiento análogo al de una neurona.
El desarrollo de estos sistemas abre nuevas posibilidades para una computación más eficiente. En particular, los dispositivos basados en materiales magnéticos podrían contribuir al desarrollo de tecnologías inspiradas en el cerebro, capaces de procesar información de manera rápida y con un menor consumo energético. Esto resulta especialmente relevante en un contexto en el que la demanda de inteligencia artificial continúa creciendo.
A medida que la tecnología avanza, explorar nuevas formas de procesar información se vuelve cada vez más necesario. En este escenario, los materiales magnéticos representan una alternativa prometedora para desarrollar sistemas de cómputo más eficientes e inspirados en el funcionamiento del cerebro.
Para quienes deseen profundizar en los detalles, los resultados completos de esta investigación han sido publicados en un artículo científico: https://doi.org/10.1016/j.jmmm.2025.173321
Este trabajo se desarrolló en colaboración con distintas instituciones, incluyendo universidades del Perú y la Universidad de Puerto Rico, lo que refleja el carácter internacional de la investigación en este campo. Además, permite que universidades como la Universidad Privada del Norte participen activamente en áreas de investigación emergentes y de alta relevancia tecnológica.
Puedes consultar la investigación completa en el siguiente enlace:
https://doi.org/10.1016/j.jmmm.2025.173321
Asimismo, si deseas acceder al artículo en formato PDF, puedes solicitarlo al correo institucional: helmunt.vigo@upn.edu.pe
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