Los investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) desarrollaron un dispositivo nanomecánico que imita el comportamiento de las neuronas y combina procesamiento con memoria en una estructura compacta. La plataforma aprovecha el comportamiento de polímeros blandos —materiales flexibles a escala molecular— a escala nanométrica para crear sistemas electrónicos adaptativos de bajo consumo energético, con posibles usos en robótica, monitoreo médico y sensores ambientales, informó el MIT News, el portal de noticias del instituto.
La tecnología busca resolver una limitación de la informática convencional: la necesidad de reunir múltiples componentes para calcular, almacenar datos, detectar estímulos y ejecutar acciones. En el nuevo diseño, esas funciones dependen de las propiedades físicas del material, lo que reduce la cantidad de elementos externos necesarios.
El trabajo, publicado en Science Advances, se inspira en organismos capaces de procesar información mediante cambios físicos distribuidos en su cuerpo. El pulpo, por ejemplo, tiene cerca de dos tercios de sus neuronas repartidas en los brazos, donde detecta estímulos y genera respuestas locales sin recurrir de manera constante al cerebro central.
Esa organización también le permite modificar mecánicamente las células de color de su piel y camuflarse con rapidez según el entorno. “Se puede pensar en un pulpo como materia computacional continua, con computación, memoria, detección y actuación distribuidas por todo su cuerpo”, precisó Farnaz Niroui, profesora asociada de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación del MIT, integrante del Laboratorio de Investigación en Electrónica y autora principal del estudio.
Un polímero blando como resorte nanométrico
La computación mecánica realiza cálculos mediante transformaciones físicas, como movimientos y compresiones. Aunque ya existían plataformas de este tipo a escalas micro y macroscópicas, el equipo redujo el dispositivo a la escala nanométrica, donde deformaciones mínimas pueden alterar de manera drástica las propiedades de un material.
El principal obstáculo era lograr transformaciones reversibles. Cuando dos superficies se aproximan demasiado, las fuerzas adhesivas pueden unirlas de forma irreversible, lo que impide que el sistema recupere su configuración inicial.
La solución fue colocar una película ultrafina de polidimetilsiloxano (PDMS), un tipo de silicona flexible, entre dos electrodos metálicos, las placas conductoras del dispositivo. Este polímero blando actúa como separador y equilibra la atracción entre ambas superficies para evitar que colapsen una contra otra. “El material blando funciona como un ‘nanorresorte’, que ayuda a equilibrar las fuerzas para lograr una reconfiguración mecánica a escala nanométrica de manera controlada y reversible”, detalló Niroui. Al aplicar voltaje, las placas metálicas se atraen, comprimen el polímero y modifican la corriente eléctrica que atraviesa el dispositivo.
El polidimetilsiloxano es viscoelástico: después de comprimirse, necesita tiempo para volver a su forma original. Mientras tanto, el polímero permanece deformado en distintos grados según los voltajes que recibió, y esa deformación se traduce en una respuesta eléctrica que el dispositivo puede procesar, explicó Peter Satterthwaite, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación.
El disparo neuronal en un único componente
El dispositivo acumula estímulos de forma gradual, como una neurona biológica que reúne carga eléctrica hasta alcanzar un umbral y transmitir información al resto de una red. A medida que se aplica voltaje, los electrodos comprimen progresivamente el polímero; al superar ese límite, el sistema se activa y luego recupera su estado inicial.
“Tenemos esta funcionalidad compleja, que es la base de la computación biológica, contenida por completo en un único dispositivo nanométrico”, afirmó Satterthwaite. La integración de cálculo y memoria en un único dispositivo elimina la necesidad de capacitores —componentes que almacenan carga eléctrica— o circuitos externos complejos, lo que resulta en una plataforma compacta y de bajo consumo energético.
Sarah Spector, estudiante de posgrado y coautora principal, indicó que el rendimiento depende de la capacidad del polímero de retener el historial de deformaciones previas y que esa propiedad puede ajustarse en un amplio espacio de diseño según las necesidades de cada aplicación. El sistema también podría ser compatible con tecnologías biológicas, como prótesis inteligentes capaces de procesar datos táctiles con rapidez o parches portátiles de bajo consumo para recolectar y analizar indicadores de salud en tiempo real.
El equipo prevé integrar con mayor profundidad las funciones de detección, procesamiento y memoria para desarrollar materia computacional nanomecánica destinada a sistemas inteligentes y adaptativos.
