Un dispositivo nanométrico usa un polímero para recordar y procesar señales

Un equipo del MIT mostró que una película polimérica de apenas dos nanómetros puede conservar la huella de estímulos recientes y producir una respuesta similar a la de una neurona artificial.

Por Redacción Ciencias.UY 16 de setiembre de 2026 a las 19:45 4 min de lectura
Imagen: MIT News | Massachusetts Institute of Technology Imagen acompañante del artículo fuente; atribución preservada Fuente de imagen
Ilustración de dispositivos nanomecánicos desarrollados para procesar señales mediante una película polimérica ultrafina.

Una capa de polímero mucho más fina que un cabello puede hacer algo que normalmente se reparte entre varios componentes electrónicos: conservar la huella de señales recientes y usarla para cambiar su respuesta. Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) integraron esa propiedad en un dispositivo nanométrico y lograron que produjera una descarga eléctrica al acumular estímulos, de forma análoga —aunque mucho más simple— al disparo de una neurona.

El resultado no es un cerebro artificial ni un chip listo para incorporarse a productos. Es una demostración de laboratorio sobre otra forma posible de diseñar dispositivos que procesen información: aprovechar la mecánica del propio material para reunir memoria y cálculo en el mismo lugar.

La pieza central es una película de polidimetilsiloxano, o PDMS, de unos dos nanómetros de espesor, colocada entre dos electrodos metálicos. El PDMS es un polímero blando y viscoelástico: cuando se comprime, no recupera de inmediato su forma inicial. Esa recuperación gradual hace que conserve durante un breve tiempo la huella de la fuerza o el voltaje que recibió.

Al aplicar voltaje al dispositivo, los electrodos se atraen y comprimen la película. Esa deformación modifica la corriente eléctrica que puede atravesarlo. Como el polímero tarda en relajarse, el efecto de los estímulos anteriores persiste y se suma a los siguientes. Los autores ajustaron esa dinámica hasta obtener una respuesta de umbral: después de recibir suficiente estímulo, el dispositivo produce un pulso y luego vuelve a su estado inicial.

Las neuronas también integran señales hasta superar un umbral y enviar un impulso a otras células. La semejanza aquí se refiere solo a esa función física de acumulación y respuesta; no implica que el componente tenga cognición ni que reproduzca la compleja actividad de una neurona biológica. La utilidad de la comparación es mostrar que una función inspirada en sistemas nerviosos puede surgir de la manera en que se deforma un material, en vez de requerir un circuito separado para cada tarea.

En los equipos digitales convencionales, la memoria y el procesador suelen estar en zonas distintas. Mover datos de un lado al otro puede consumir energía y añadir demoras, sobre todo cuando se necesitan respuestas rápidas cerca de donde se miden las señales. Por eso la computación neuromórfica busca dispositivos que combinen algunas operaciones de memoria y cálculo. La propuesta del MIT apunta a que un mismo elemento pueda incorporar, además, sensibilidad mecánica y movimiento controlado.

Ese enfoque podría ser útil, en principio, para sensores que analicen localmente información táctil, ambiental o fisiológica sin enviar cada medición a un sistema central. Sin embargo, el trabajo todavía no compara un sistema completo con chips comerciales ni demuestra ahorro energético en una aplicación real. También falta resolver cómo fabricar muchos de estos componentes de forma uniforme, conectarlos entre sí y comprobar cuánto resisten con el uso.

La investigación abre una pregunta más amplia sobre los límites entre material y circuito. En lugar de tratar a un polímero como un soporte pasivo, los autores lo emplearon como parte activa del procesamiento. Esa estrategia no sustituye a la electrónica actual, pero ofrece una vía para explorar dispositivos pequeños cuya memoria no dependa únicamente de almacenar datos, sino también de cómo sus materiales cambian y se recuperan con el tiempo.

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DOI del paper

10.1126/sciadv.aeg9893

Cita original

Satterthwaite, P. F., Spector, S. O., Conte, M., Hsieh, T., Bobylev, E. O., Venkatesh, S., Johnson, J. A., & Niroui, F. (2026). Viscoelastic nanomechanical devices for neuromorphic information processing. Science Advances, 12(38), eaeg9893. https://doi.org/10.1126/sciadv.aeg9893

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