Cómo una joven científica del MIT lidera la apuesta por una inteligencia artificial que aprende como el cerebro

El creciente consumo energético de la inteligencia artificial se ha transformado en uno de los mayores retos para el futuro tecnológico. Los servidores que alimentan modelos cada vez más potentes demandan una cantidad de energía que preocupa incluso a los propios investigadores del sector.

En respuesta, la estudiante de doctorado Miranda Schwacke, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), lidera una investigación que busca inspiración en el cerebro humano para crear dispositivos capaces de pensar con menos energía.

Según MIT News, su trabajo podría marcar un antes y un después en la sostenibilidad de la IA, acercando la tecnología a un modelo más eficiente, biológico y consciente del impacto ambiental.

El entrenamiento de modelos cada vez más complejos incrementó la demanda energética en los centros de datos. Desde el Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales del MIT, Schwacke señala una diferencia fundamental: el cerebro humano requiere solo una fracción de la energía que emplean los sistemas actuales para aprender y procesar información.

“Si observamos la IA en particular, entrenar estos modelos tan grandes consume mucha energía. Y si lo comparamos con la cantidad de energía que usamos los humanos al aprender, el cerebro consume mucho menos”, explicó Schwacke en declaraciones retomadas por MIT News.

El núcleo de la investigación de Schwacke es la computación neuromórfica, una tecnología que replica la forma en que el cerebro procesa y almacena información en el mismo lugar, a diferencia de las computadoras tradicionales, que separan ambas funciones.

Bilge Yildiz, profesora del MIT y asesora de Schwacke, destaca la importancia de este enfoque en declaraciones a MIT News: “En el cerebro, las conexiones entre nuestras neuronas, llamadas sinapsis, son donde procesamos la información. La transmisión de señales ocurre ahí. Se procesa, se programa y también se almacena en el mismo sitio.

Los dispositivos desarrollados por Schwacke imitan este mecanismo, de modo que procesamiento y almacenamiento de datos pueden realizarse en simultáneo, con un consumo energético mucho menor.

Desde el punto de vista técnico, Schwacke se concentra en las llamadas sinapsis iónicas, dispositivos electroquímicos capaces de regular su conductividad de modo similar a como el cerebro ajusta la fortaleza de las conexiones neuronales. Para este fin, utiliza materiales como el óxido de tungsteno y el magnesio.

El óxido de tungsteno funciona como canal, cuya resistencia se modifica al incorporar iones de magnesio, controlando la intensidad de la señal del mismo modo que una sinapsis biológica. “Intento comprender exactamente cómo estos dispositivos cambian la conductancia del canal”, detalló Schwacke en MIT News.

Por su parte, el magnesio ofrece mayor estabilidad frente al hidrógeno, que tiende a escapar al entorno y puede afectar la fiabilidad de los sistemas.

Esta labor tiene un marcado carácter interdisciplinario, al combinar electroquímica, física de semiconductores y ciencia de materiales. Dicho enfoque permitió a Schwacke abordar retos como la traducción de conceptos entre disciplinas y la interpretación de datos experimentales.

“Nuestro grupo proviene de la química del estado sólido, y cuando empezamos a investigar el magnesio, nadie lo había utilizado en este tipo de dispositivos”, relató Schwacke a MIT News.

Para superar estos retos, recurrió tanto a bibliografía sobre baterías de magnesio como a la colaboración con especialistas en neurociencia y en ingeniería eléctrica.

El interés de Schwacke por la ciencia surge tanto de su entorno familiar como de experiencias personales. Hija de una bióloga marina y de un ingeniero eléctrico, creció en un ambiente donde la investigación era parte de la vida cotidiana.

Desde pequeña, participó en competencias de robótica y, más adelante, se involucró en la ciencia de materiales, donde encontró un campo capaz de conectar física, química e ingeniería.

Su primer trabajo investigativo, centrado en células solares sensibilizadas con colorante, le permitió comprobar cómo la ciencia puede contribuir a la transición energética.

Además de su trabajo en el laboratorio, Schwacke mantiene un firme compromiso con la divulgación y el impulso de las vocaciones STEM, en especial entre jóvenes y mujeres. Forma parte de Kitchen Matters, un grupo del MIT dedicado a explicar conceptos científicos a través de experimentos culinarios.

También lideró talleres para Robogals, organización que promueve la participación femenina en ciencia y tecnología, y ocupó cargos en el consejo estudiantil de su departamento.

“Siempre pienso: ¿desde dónde parte mi audiencia y qué necesito explicar antes de entrar en lo que hago para que todo tenga sentido?”, reflexionó Schwacke en MIT News sobre su forma de comunicar.

El trabajo de Schwacke recibió reconocimiento académico, incluida la beca MathWorks de la Escuela de Ingeniería del MIT en 2023 y 2024, destinada a estudiantes que aplican herramientas como MATLAB en sus investigaciones.

Yildiz considera que estos avances suponen un camino para disminuir el gasto energético de la computación: “Esto es electroquímica para la computación inspirada en el cerebro. Es un nuevo contexto para la electroquímica, pero también con una implicación energética, porque el consumo de energía de la computación está aumentando de forma insostenible”.

Y agregó: “Tenemos que encontrar nuevas formas de computar con mucha menos energía, y este es un camino que puede ayudarnos a avanzar en esa dirección”.

De cara al futuro, Schwacke aspira a permanecer en el ámbito académico e inspirar a la próxima generación de científicos e ingenieros. Quienes la rodean destacan que, más allá del talento, su perseverancia y resiliencia fueron claves para avanzar en una investigación destinada a transformar el vínculo entre inteligencia artificial y sostenibilidad.