China crea un chip analógico que realmente puede cambiar la tecnología para siempre

Científicos chinos han desarrollado un chip que puede realizar cálculos 1.000 veces más rápido que el chip más avanzado del actual líder del mercado de la inteligencia artificial, Nvidia, con un consumo energético mucho menor. Es un logro extraordinario en sí mismo pero lo realmente sorprendente es que no es un chip digital —que habla en binario— sino un chip analógico, algo que se creía imposible hasta ahora. Según los resultados de su estudio —revisado por pares y publicado en la prestigiosa revista científica occidental Nature electronics— su invento tiene la precisión y escalabilidad necesarias para revolucionar la tecnología moderna. La diferencia entre computación analógica y digital es fundamental para entender la magnitud de este avance. Un ordenador digital funciona como un interruptor de luz: sólo entiende dos estados, encendido (1) o apagado (0). Toda la información se reduce a esta simple dualidad. Un ordenador analógico, en cambio, es como un regulador de intensidad: utiliza un espectro continuo de valores para representar la información. Esta idea no es nueva. El Mecanismo de Anticitera, una calculadora astronómica de la Antigua Grecia, es el ejemplo más antiguo que se conoce. Sin embargo, la computación analógica fue relegada a la categoría de tecnología obsoleta por un problema insuperable: la falta de precisión.

El equipo de la Universidad de Pekín ha resuelto lo que su autor, el profesor Sun Zhong, describe como un “problema que ha desconcertado a la comunidad científica mundial durante un siglo”. Su avance se basa en un enfoque híbrido que utiliza memorias de acceso aleatorio resistivas —o RRAM, un tipo de memoria que almacena datos alterando la resistencia eléctrica de un material— y un algoritmo iterativo para resolver ecuaciones matriciales complejas. Al realizar los cálculos directamente en la memoria, el chip evita el cuello de botella de la arquitectura informática tradicional, donde los datos deben viajar constantemente entre el procesador y la memoria, un proceso lento que consume una cantidad ingente de energía.

Qué es y cómo funciona

El corazón de esta nueva máquina es un chip de memoria resistiva. A diferencia de la memoria digital, que almacena ceros y unos, una celda de memoria RRAM funciona cambiando su resistencia eléctrica a un nivel específico. Imagina poder afinar la resistencia de un material como si fuera la cuerda de una guitarra para que represente un valor numérico exacto. Los investigadores lograron programar de forma fiable ocho niveles distintos de conductancia —la facilidad con la que un material deja pasar la corriente eléctrica, es decir, lo contrario a la resistencia— en cada celda, lo que equivale a una resolución de 3 bits.

El verdadero poder de este chip se desata al resolver ecuaciones matriciales —un conjunto de operaciones matemáticas fundamentales para la IA—, la base matemática de la inteligencia artificial, la simulación científica y el procesamiento de señales. Un ordenador digital aborda estos problemas de forma secuencial, realizando miles de millones de operaciones paso a paso. El chip analógico, sin embargo, convierte la matriz de números en una matriz física de resistencias eléctricas. Al aplicar voltajes, el circuito resuelve la ecuación casi instantáneamente gracias a las leyes de la física, realizando una multiplicación de matriz-vector en un solo paso.

La clave para superar el histórico problema de la precisión analógica es un ingenioso algoritmo iterativo. El proceso combina dos operaciones puramente analógicas: una inversión de matriz de baja precisión y una multiplicación de matriz-vector de alta precisión. El sistema primero realiza un cálculo rápido pero aproximado para obtener una solución inicial. Después, utiliza la operación de alta precisión para refinar el resultado en ciclos sucesivos, corrigiendo el error hasta alcanzar la exactitud deseada. Como afirman los autores en su estudio, “[l]a precisión ha sido durante mucho tiempo el cuello de botella central de la computación analógica”. Este método lo rompe.

Para lograr una alta precisión comparable a la de los sistemas digitales, el chip utiliza una técnica conocida como “bit-slicing”: un número de alta precisión (por ejemplo, de 24 bits) se descompone en varios fragmentos de baja precisión (de 3 bits), que las celdas RRAM pueden manejar. Los resultados parciales se recombinan para obtener la solución final de alta precisión. Para la escalabilidad —la capacidad del sistema para manejar problemas cada vez más grandes de forma eficiente—, los científicos aplicaron un algoritmo llamado BlockAMC, que divide una matriz gigante en bloques más pequeños que el chip puede procesar de forma distribuida. En sus experimentos, resolvieron una matriz de 16×16 con una precisión de 24 bits, un nivel comparable al de los procesadores digitales de 32 bits (FP32).

Un caso de uso real

Para demostrar la capacidad de su invento, el equipo lo aplicó a la detección de señales en un sistema de comunicaciones Massive MIMO —una tecnología inalámbrica que usa un gran número de antenas para mejorar la velocidad y la calidad de la conexión—, clave para las redes 5G y 6G. Esta tarea requiere una inmensa capacidad de cálculo para procesar en tiempo real las señales que viajan entre las múltiples antenas de una estación base y los dispositivos de los usuarios. El chip analógico fue capaz de realizar esta tarea en un sistema de 128 antenas con una modulación de alta densidad —el proceso de convertir datos digitales en señales analógicas para su transmisión— de tipo 256-QAM, alcanzando el mismo rendimiento que un procesador digital FP32 en solo tres ciclos de iteración. Después de dos ciclos, la imagen transmitida para la prueba se reconstruyó con total fidelidad.

Las implicaciones de este avance son profundas. Según las propias estimaciones del equipo, su enfoque podría ofrecer “un rendimiento 1.000 veces mayor y una eficiencia energética 100 veces mejor que los procesadores digitales de última generación para la misma precisión”. Aunque todavía existen desafíos para fabricar circuitos de inversión a gran escala en un único chip, los investigadores concluyen que su sistema demuestra un camino viable. El futuro práctico pasa por integrar estos módulos en chips dedicados para acelerar tareas específicas en centros de datos, superordenadores y dispositivos de inteligencia artificial, abriendo una nueva era para la computación.