{"id":28744,"date":"2025-06-02T02:00:02","date_gmt":"2025-06-02T02:00:02","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28744"},"modified":"2025-06-02T02:00:02","modified_gmt":"2025-06-02T02:00:02","slug":"la-universidad-de-granada-investiga-el-impacto-de-memristores-en-la-industria-tecnologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=28744","title":{"rendered":"La Universidad de Granada investiga el impacto de memristores en la industria tecnol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"
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La Universidad de Granada<\/a> ha participado en una investigaci\u00f3n internacional que explora el papel de los memristores, un tipo de dispositivo emergente, en la industria tecnol\u00f3gica y sus posibles aplicaciones en diferentes \u00e1reas. Estos dispositivos tienen potencial para la fabricaci\u00f3n de memorias no vol\u00e1tiles, hardware criptogr\u00e1fico y chips de computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica.<\/p>\n

\"Memristores.\"
Los memristores son dispositivos emergentes con potencial para la fabricaci\u00f3n de memorias no vol\u00e1tiles, hardware criptogr\u00e1fico y chips de computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica.<\/figcaption><\/figure>\n

En la actualidad, los memristores empiezan a llamar la atenci\u00f3n por su capacidad para mejorar el rendimiento de los centros de datos dedicados a la inteligencia artificial (IA), ayudando a reducir el consumo energ\u00e9tico y de recursos como el agua.<\/p>\n

El estudio, en el que ha participado el catedr\u00e1tico de la UGR Juan Bautista Rold\u00e1n, perteneciente al departamento de Electr\u00f3nica y Tecnolog\u00eda de Computadores de la Universidad de Granada, destaca los avances logrados por distintas empresas al incorporar memristores en sus chips, haciendo hincapi\u00e9 en el precio por gigabit de las diferentes tecnolog\u00edas, as\u00ed como en otras caracter\u00edsticas como la latencia, retenci\u00f3n y velocidad.<\/p>\n

Memristores para acelerar el software de IA<\/h2>\n

La investigaci\u00f3n describe los memristores en relaci\u00f3n con la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica para acelerar el software de inteligencia artificial. Las capacidades de estos dispositivos dentro de la computaci\u00f3n en memoria se comparan con soluciones actuales que ya permiten mejorar la IA, como las GPU.<\/p>\n

El an\u00e1lisis tambi\u00e9n incluye una comparaci\u00f3n de los desarrollos m\u00e1s recientes en chips de computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica, como los proyectos Coral TPU de Google, Northpole de IBM y Loihi 2 de Intel. Hasta el momento, la mayor\u00eda de estos chips utiliza memorias convencionales, pero ya se est\u00e1n dise\u00f1ando prototipos que incorporan memristores.<\/p>\n

Las memorias no vol\u00e1tiles desempe\u00f1an un papel fundamental en la electr\u00f3nica moderna y, seg\u00fan los expertos, es probable que en el futuro una parte significativa de ellas est\u00e9 basada en memristores. En el \u00e1mbito de la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica, estos componentes son clave para facilitar avances en inteligencia artificial, permitiendo arquitecturas m\u00e1s r\u00e1pidas y eficientes para ejecutar software especializado.<\/p>\n

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