Tecnología del futuro: ¡la superconductividad revoluciona las computadoras cuánticas!

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TU Ilmenau presenta una investigación innovadora sobre materiales superconductores y computación neuromórfica para reducir los requisitos de energía en los centros de datos.

Die TU Ilmenau präsentiert bahnbrechende Forschung zu supraleitenden Materialien und neuromorphem Computing, um den Energiebedarf in Rechenzentren zu senken.
TU Ilmenau presenta una investigación innovadora sobre materiales superconductores y computación neuromórfica para reducir los requisitos de energía en los centros de datos.

Tecnología del futuro: ¡la superconductividad revoluciona las computadoras cuánticas!

La Conferencia Internacional de Electrónica Superconductora (ISEC) se ha consolidado como una plataforma importante para la investigación sobre materiales superconductores. Esta conferencia se celebra cada dos años en diferentes países, siendo Alemania la última en 1997. El rector de la Universidad Técnica Ilmenau, Kai-Uwe Sattler, destacó el papel esencial de esta investigación para la digitalización y las tecnologías de alto consumo energético. Los materiales superconductores son capaces de conducir electricidad sin pérdidas, lo que ofrece posibilidades revolucionarias para las computadoras cuánticas y los semiconductores energéticamente eficientes.

Estos avances son particularmente relevantes para reducir las necesidades energéticas de los centros de datos, que desempeñan un papel clave en la prestación de servicios en la nube y el Internet de las cosas (IoT). Con el nivel actual de tecnología, las computadoras tradicionales están llegando a sus límites debido a su arquitectura obsoleta. Para abordar estos desafíos, el profesor Hannes Töpfer presentará un enfoque novedoso para la conservación de energía que combina la computación neuromórfica con la superconductividad.

La computación neuromórfica como tecnología clave

El concepto de computación neuromórfica imita el procesamiento de información del cerebro humano. En una red Josephson neuromórfica, los contactos superconductores de Josephson están conectados de tal manera que simulan la función de las células nerviosas biológicas. La información se transmite a través de impulsos cortos, similares a las señales neuronales del sistema nervioso. Esto conduce a un importante consumo de energía. Cada bit informático podría requerir hasta mil millones de veces menos energía que las tecnologías anteriores.

El objetivo de esta investigación no es sólo desarrollar técnicas innovadoras, sino también optimizar su uso en centros de datos, transporte e industria. Esto ayuda a reducir la huella de carbono de la TI, que es de urgente importancia en el mundo actual. También hay información valiosa procedente de estudios que también abordan la eficiencia energética de las computadoras neuromórficas, como las publicaciones de Li et al. (2020) y Zhang et al. (2020), donde se investigan redes neuronales eficientes y arquitecturas informáticas de inspiración neurológica.

El enfoque europeo de la innovación

Paralelamente a los resultados del ISEC, también se está desarrollando en Europa el OpenSuperQplus100, un proyecto basado en ordenadores cuánticos superconductores. Este proyecto forma parte de la agenda estratégica de investigación de la UE para la tecnología cuántica y tiene como objetivo desarrollar sistemas y tecnologías para producir chips cuánticos de alta calidad. Esto creará una plataforma de diseño y fabricación de chips cuánticos, incluida la integración en módulos de múltiples chips y la definición de procesos de fabricación para chips qubit.

Fraunhofer EMFT participa activamente en el desarrollo de nuevos procesos para la producción de chips qubit en la línea piloto. El objetivo final es producir estos chips a escala industrial para aplicaciones comerciales y un camino hacia mayores avances, y el siguiente paso apunta a chips de hasta 1.000 qubits. Las aplicaciones de esta tecnología incluyen simulaciones cuánticas en la industria química y la ciencia de materiales, así como problemas de optimización y aprendizaje automático.

En general, estos avances muestran cuán estrechamente están relacionados los temas de la electrónica superconductora y la computación neuromórfica y las grandes expectativas que tiene la investigación a distintos niveles para la tecnología futura. Los avances en la tecnología superconductora no sólo podrían revolucionar la eficiencia en la tecnología de datos, sino también conducir a mejoras en la eficiencia energética a escala global.