Un equipo internacional de cient\u00edficos ha creado un transistor capaz de imitar algunas caracter\u00edsticas de las neuronas, como contar, recordar y realizar operaciones aritm\u00e9ticas sencillas.<\/p>\n
Aunque a\u00fan requiere de un largo proceso de ajuste y perfeccionamiento, el transistor puede conducir a desarrollar una plataforma para la fabricaci\u00f3n de calculadoras s\u00faper compactas y otros equipos, que requieran de una memoria intr\u00ednsecamente ligada al propio transistor y con todas sus caracter\u00edsticas disponibles a nanoescala dentro del mismo sistema, sin necesidad de usar una unidad de memoria adicional.<\/p>\n
\u201cEsto puede conducir al desarrollo de nuevos tipos de dispositivos y circuitos de computaci\u00f3n en el que las unidades de memoria se combinan con las unidades de procesamiento l\u00f3gicos, ahorrando espacio, tiempo y consumo de energ\u00eda\u201d \u2013 Victor Lopez Richard, Universidad Federal de S\u00e3o Carlos.<\/p>\n
El transistor fue desarrollado mediante experimentos y modelamientos realizados conjuntamente por investigadores de la Universidad Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar), de Brasil; la Universidad de W\u00fcrzburg, Alemania, y la Universidad de Carolina del Sur, Estados Unidos, y cuenta con el apoyo de FAPESP.<\/p>\n
Su funcionamiento fue detallado en un art\u00edculo publicado en la revista Nano Letters. All\u00ed se explica que el transistor, que consta de piezas microm\u00e9tricas y nanom\u00e9tricas, puede procesar la informaci\u00f3n en escalas de tiempo, espacio y energ\u00eda infinitamente menores a las actuales.<\/p>\n
\u201cEn este trabajo, demostramos la capacidad de los transistores basados en puntos cu\u00e1nticos [quantum dots] de realizar operaciones complejas directamente en la memoria\u201d, declar\u00f3 al bolet\u00edn de FAPESP Victor Lopez Richard, profesor del departamento de F\u00edsica de la UFSCar y uno de los coordinadores del estudio.<\/p>\n
\u201cEsto puede conducir al desarrollo de nuevos tipos de dispositivos y circuitos de computaci\u00f3n en el que las unidades de memoria se combinan con las unidades de procesamiento l\u00f3gicos, ahorrando espacio, tiempo y consumo de energ\u00eda\u201d puntualiz\u00f3.<\/p>\n
\u201cAdem\u00e1s, dado que los puntos cu\u00e1nticos son sensibles a los fotones, podemos decir que el transistor es capaz de percibir la luz. En cuanto a la tensi\u00f3n el\u00e9ctrica, la absorci\u00f3n de fotones permite controlar la din\u00e1mica de carga y descarga de los puntos cu\u00e1nticos, simulando las respuestas sin\u00e1pticas neuronales y algunas caracter\u00edsticas a\u00f1adidas\u201d, a\u00f1adi\u00f3. Sin embargo, el investigador advierte que se requiere m\u00e1s investigaci\u00f3n antes de que el transistor pueda ser usado como un recurso tecnol\u00f3gico. Por ejemplo, ahora s\u00f3lo funciona a temperaturas extremadamente bajas: aproximadamente 4 Kelvin, correspondientes a la temperatura del helio l\u00edquido.<\/p>\n
\u201cNuestro objetivo es hacer que sea funcional en otros niveles, incluso a temperatura ambiente. Para ello, los espacios electr\u00f3nicos del sistema deber\u00e1n estar lo suficientemente espaciados para no ser afectados por la temperatura\u201d, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n
Fuente:<\/strong> ID<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un equipo internacional de cient\u00edficos ha creado un transistor capaz de imitar algunas caracter\u00edsticas de las neuronas, como contar, recordar y realizar operaciones aritm\u00e9ticas sencillas.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5557,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[56,3],"tags":[],"class_list":["post-5556","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia","category-tech"],"yoast_head":"\n