Una nueva investigación podría mejorar el rendimiento de la inteligencia artificial y las computadoras cuánticas

Un equipo dirigido por la Universidad de Minnesota Twin Cities ha desarrollado un nuevo diodo superconductor, un componente clave en los dispositivos electrónicos, que podría ayudar a ampliar las computadoras cuánticas para uso industrial y mejorar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial.

El artículo se publica en Nature Communications, una revista científica revisada por pares que cubre las ciencias naturales y la ingeniería.

Un diodo permite que la corriente fluya en un sentido pero no en el otro en un circuito eléctrico. Esencialmente sirve como la mitad de un transistor, que es el elemento principal en los chips de computadora. Los diodos generalmente se fabrican con semiconductores, sustancias con propiedades eléctricas que forman la base de la mayoría de los dispositivos electrónicos y computadoras, pero los investigadores están interesados ​​​​en fabricarlos con superconductores, que además tienen la capacidad de transferir energía sin perder energía en el camino.

En comparación con otros diodos superconductores, el dispositivo de los investigadores es más eficiente energéticamente, puede procesar múltiples señales eléctricas a la vez y contiene una serie de puertas para controlar el flujo de energía, una característica que nunca antes se había integrado en un diodo superconductor.

"Queremos hacer que las computadoras sean más poderosas, pero hay algunos límites difíciles que vamos a alcanzar pronto con nuestros materiales y métodos de fabricación actuales", dijo Vlad Pribiag, autor principal del artículo y profesor asociado en la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Minnesota. Física y Astronomía. "Necesitamos nuevas formas de desarrollar computadoras, y uno de los mayores desafíos para aumentar la potencia informática en este momento es que disipan tanta energía. Por lo tanto, estamos pensando en formas en que las tecnologías superconductoras podrían ayudar con eso".

Los investigadores de la Universidad de Minnesota crearon el dispositivo utilizando tres uniones Josephson, que se fabrican intercalando piezas de material no superconductor entre superconductores. En este caso, los investigadores conectaron los superconductores con capas de semiconductores. El diseño único del dispositivo permite a los investigadores usar voltaje para controlar el comportamiento del dispositivo.

Su dispositivo también tiene la capacidad de procesar múltiples entradas de señal, mientras que los diodos típicos solo pueden manejar una entrada y una salida. Esta característica podría tener aplicaciones en la computación neuromórfica, un método de ingeniería de circuitos eléctricos para imitar la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro para mejorar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial.

"El dispositivo que hemos fabricado tiene casi la eficiencia energética más alta que jamás se haya demostrado y, por primera vez, hemos demostrado que se pueden agregar puertas y aplicar campos eléctricos para ajustar este efecto", explicó Mohit Gupta, primero autor del artículo y un Ph.D. estudiante de la Escuela de Física y Astronomía de la Universidad de Minnesota. "Otros investigadores han fabricado dispositivos superconductores antes, pero los materiales que han utilizado han sido muy difíciles de fabricar. Nuestro diseño utiliza materiales que son más amigables con la industria y brindan nuevas funcionalidades".

El método que utilizaron los investigadores puede, en principio, usarse con cualquier tipo de superconductor, lo que lo hace más versátil y fácil de usar que otras técnicas en el campo. Debido a estas cualidades, su dispositivo es más compatible con aplicaciones industriales y podría ayudar a ampliar el desarrollo de computadoras cuánticas para un uso más amplio.

"En este momento, todas las máquinas de computación cuántica que existen son muy básicas en relación con las necesidades de las aplicaciones del mundo real", dijo Pribiag. "La ampliación es necesaria para tener una computadora que sea lo suficientemente potente como para abordar problemas útiles y complejos. Mucha gente está investigando algoritmos y casos de uso para computadoras o máquinas de inteligencia artificial que podrían superar potencialmente a las computadoras clásicas. Aquí, estamos desarrollando el hardware que podría permitir que las computadoras cuánticas implementen estos algoritmos. Esto muestra el poder de las universidades que siembran estas ideas que finalmente llegan a la industria y se integran en máquinas prácticas".

Esta investigación fue financiada principalmente por el Departamento de Energía de los Estados Unidos con el apoyo parcial de Microsoft Research y la Fundación Nacional de Ciencias.

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