La investigación en biocomputación y computación neuromórfica puede ser la clave para mejorar la eficiencia energética de las computadoras. Inspirándonos en los propios sistemas eficientes de la naturaleza, como el cerebro humano, es posible que podamos abordar las necesidades energéticas de un mundo cada vez más digital.

A medida que las computadoras consumen cada vez más energía, los científicos recurren a una fuente poco probable de inspiración para una mayor sostenibilidad: la humilde célula biológica. Este enfoque, conocido como biocomputación, puede reducir el consumo de energía durante la informática.

Un artículo reciente en The Conversation destaca este concepto, que aprovecha los sistemas eficientes de la naturaleza para resolver uno de los desafíos más apremiantes de la informática moderna. Dado que los centros de datos y los equipos domésticos absorben alrededor del 3% de la demanda mundial de electricidad, y que la inteligencia artificial aumentará aún más esa cifra, la necesidad de alternativas energéticamente eficientes nunca ha sido mayor.

El concepto de biocomputación se originó a partir de un principio propuesto por el científico de IBM Rolf Landauer en 1961. El límite de Landauer establece que el consumo mínimo de energía requerido para una sola tarea computacional (como establecer un bit en 0 o 1) es aproximadamente 10-²¹ julios (J). Si bien esta cifra puede parecer insignificante, se vuelve significativa si se consideran los miles de millones de operaciones realizadas por las computadoras.

En teoría, ejecutar una computadora en el límite de Landauer haría que el consumo de energía informática y la gestión térmica fueran irrelevantes. Sin embargo, hay un gran problema: para alcanzar este nivel de eficiencia, las operaciones deben ser infinitamente lentas. De hecho, velocidades informáticas más rápidas conducirán inevitablemente a un mayor consumo de energía.

Los procesadores actuales funcionan a velocidades de reloj de miles de millones de ciclos por segundo y consumen aproximadamente 10-¹¹J por bit, aproximadamente 10 mil millones de veces el límite de Landauer. Esta alta velocidad es el resultado de que las computadoras funcionan en serie, realizando una operación a la vez.

Para resolver este enigma energético, los investigadores están explorando un diseño de computadora fundamentalmente diferente basado en procesamiento masivo paralelo. Este enfoque sugiere utilizar miles de millones de procesadores "tortuga" más lentos, cada uno de los cuales tarda sólo un segundo en completar una tarea, en lugar de depender de un único procesador "conejo" de alta velocidad. En teoría, esto podría permitir que las computadoras funcionen cerca del límite de Landauer, con un consumo de energía mucho menor que el de los sistemas actuales.

La biocomputación basada en la web es una implementación prometedora de esta idea, aprovechando el poder de las proteínas motoras biológicas: las propias máquinas a nanoescala de la naturaleza. El sistema implica codificar tareas computacionales en canales laberínticos nanofabricados, generalmente hechos a partir de patrones de polímeros depositados en obleas de silicio. Los filamentos biológicos impulsados ​​por proteínas motoras exploran todos los caminos posibles en el laberinto simultáneamente.

Cada filamento biológico, de sólo unos pocos nanómetros de diámetro y alrededor de una micra de longitud, codifica información a través de su posición espacial en el laberinto, convirtiéndose en una "computadora" independiente. Esta estructura es particularmente adecuada para resolver problemas combinatorios que imponen altas exigencias a la potencia de cálculo de las computadoras en serie.

Los experimentos han demostrado que este ordenador biológico requiere entre 1.000 y 10.000 veces menos energía para cada cálculo que un procesador electrónico. Esta eficiencia surge de las propiedades evolucionadas de las proteínas motoras biológicas, que utilizan sólo la energía necesaria para realizar tareas a la velocidad requerida, normalmente unos pocos cientos de pasos por segundo, un millón de veces más lento que un transistor.

Recientemente, se han logrado avances significativos en esta área. Heiner Linke, profesor de nanofísica en la Universidad de Lund y autor del artículo Dialogue, también es coautor de un artículo de 2023 que demuestra la posibilidad de ejecutar computadoras cerca del límite de Landauer. Este avance nos acerca a la realización del potencial de la computación de energía ultrabaja.

Si bien el concepto de biocomputación es prometedor, aún persisten desafíos en la ampliación de estos sistemas para competir con las computadoras electrónicas en términos de velocidad y potencia informática. Los investigadores deben superar varios obstáculos, como controlar con precisión los biofilamentos, reducir las tasas de error e integrar estos sistemas con la tecnología actual.

Si se pueden superar estos obstáculos, los procesadores resultantes podrían resolver ciertos tipos de problemas informáticos desafiantes con costos de energía drásticamente reducidos. Este avance podría tener profundas implicaciones para el futuro de la informática y su impacto en el medio ambiente.

Como otro enfoque, los investigadores también están explorando la computación neuromórfica, que intenta simular la arquitectura altamente interconectada del cerebro humano. Si bien los elementos físicos básicos del cerebro pueden no ser inherentemente más eficientes energéticamente que los transistores, su estructura y funcionamiento únicos ofrecen posibilidades fascinantes para la informática energéticamente eficiente.