Foto: En esta imagen de microscopio de electrones, un diminuto trozo de un material de cambio de fase llamado GST (en amarillo) sobre una guía de ondas sirve como una célula de memoria que puede ser grabada y leída con el envío de pulsaciones de luz a través de la guía.
Las empresas de computación que buscan mayor velocidad han empezado a emplear luz para transportar datos hasta el interior de los ordenadores en lugar de la electricidad. Ahora, unos investigadores han desvelado un enfoque prometedor que utiliza luz para grabar información en un chip también – incluso sin que el dispositivo esté encendido.
El uso de luz en lugar de electricidad para trasladar datos entre la memoria del ordenador y su procesador podría dar paso a ordenadores mucho más rápidos y eficientes (ver Los chips de láser de Intel podrían mejorar el funcionamiento de los centros de datos). Pero ahora mismo es necesario convertir las señales ópticas en eléctricas y guardar los datos electrónicamente, algo que resulta bastante lento en comparación con la velocidad de los procesadores de hoy. La nueva memoria "100% fotónica", que se aprovecha de los mismos materiales empleados en los CD y DVD regrabables, representa un paso hacia sistemas que consigan una transferencia y un almacenaje de datos más eficientes, según los inventores de esta tecnología.
La memoria fotónica se ha demostrado en un chip con anterioridad, pero duraba poco y requería un suministro constante de luz. Esta es la primera memoria óptica "en chip" no volátil, lo que significa que no requiere un suministro constante de energía y por tanto puede proporcionar almacenaje longevo de la misma manera que un disco duro. La base de la tecnología es un llamado material de cambio de fase. Los pulsos de luz se pueden utilizar para cambiar el estado del material entre uno en el que los átomos están ordenados, llamado cristalino, y otro en el que los átomos están desordenados, llamado amorfo. Los investigadores se aprovecharon de este fenómeno para grabar y leer datos.
Un atributo de este material en particular lo hace especialmente útil para el almacenaje de memoria. Los investigadores demostraron que pueden emplear luz para poner el material en estados mixtos – por ejemplo, el 10% cristalino y el 90% amorfo, o 20% cristalino y 80% amorfo. Disponer de más de sólo dos estados para el almacenaje de memoria "significa que puedes meter mucha más información" dentro del mismo espacio, dice Harish Bhaskaran, un profesor de ciencias de materiales y un experto en nanoingeniería de la Universidad de Oxford (Reino Unido). Bhaskaran y Wolfram Pe ice de la Universidad de Münster (Alemania) lideraron el estudio.
A corto plazo, una tecnología de memoria así podría utilizarse para aumentar el rendimiento de los centros de datos y ampliar el tipo de aplicaciones posibles gracias a la computación en la nube. Varias empresas principales de computación están desarrollando sistemas para trasladar la luz dentro de un chip mediante guías de ondas, o desde un chip a otro utilizando cables ópticos como los de la industria de las telecomunicaciones. Bhaskaran y sus compañeros dicen que el nuevo enfoque de memoria es compatible con la fibra óptica convencional, y también con las guías de ondas.
La tecnología está lejos de poder comercializarse aún. Los investigadores sólo han demostrado la capacidad de escribir y leer varios bits. Se necesitarán más investigaciones y desarrollo para entender exactamente qué aplicaciones puede o debe tener.
Un método que explorarán Bhaskaran y Pe ice es el diseño de arquitecturas computacionales no convencionales, quizás incluyendo las que están pensadas para emular el modo en el que el cerebro procesa la información, que puede que superen las limitaciones fundamentales de velocidad y eficiencia de los ordenadores electrónicos tradicionales (ver Los chips neuromórficos tendrán una inteligencia alienígena). Bhaskaran dice que la misma técnica que emplearon para explotar múltiples estados del material de cambio de fase se puede utilizar para realizar operaciones matemáticas básicas como contar. "Si puedes contar de forma secuencial, entonces puedes ejecutar la computación".