¿Puede un material aprender? Nanohilos de plata abren una puerta a nuevas formas de computación

¿Qué pasaría si, en lugar de enviar toda la información a un procesador para que la interprete, como hacen las computadoras que conocemos hoy en día, una parte del procesamiento pudiera ocurrir directamente dentro del material que recibe esa información?

Esta pregunta forma parte de uno de los desafíos que actualmente enfrenta la computación: desarrollar sistemas capaces de procesar grandes cantidades de información de manera eficiente, utilizando menos energía y, al mismo tiempo, capaces de adaptarse a los estímulos que reciben.

En esa búsqueda, un equipo de investigadores argentinos estudia un material que, a primera vista, parece sencillo: una red de nanohilos de plata inmersos en un polímero.

Pero cuando se observa lo que ocurre a escala nanométrica, el comportamiento es mucho más complejo.

El trabajo, publicado en la revista científica Advanced Functional Materials, presenta una red tridimensional de nanohilos de plata y PVP —un polímero capaz de absorber agua— que puede modificar sus propiedades eléctricas en respuesta a estímulos. Los investigadores demostraron que esa red puede conservar durante un tiempo el efecto de estímulos anteriores y, mediante entrenamiento, asociar diferentes señales de entrada con respuestas esperadas.

El trabajo cuenta con la participación de investigadores del Instituto de Nanociencia y Nanotecnología (CNEA-CONICET), Juan Ignacio Diaz Schneider, Ana P. Morresi, Miguel N. Juri, Sebastián Anguiano, Pablo Levy y Eduardo D. Martínez del Centro Atómico Bariloche, la Comisión Nacional de Energía Atómica, y el Instituto Balseiro y Cynthia P. Quinteros, de la Universidad de San Martín.

Una red que cambia con lo que recibe

Los nanohilos de plata forman una estructura interconectada. En los puntos donde se encuentran pueden generarse pequeñas conexiones conductoras que se forman y se rompen cuando se aplican estímulos eléctricos.

Esas conexiones permiten que el material pase de un estado de alta resistencia a otro de menor resistencia. Y lo más interesante es que el estado de la red después de recibir un estímulo puede influir en cómo responde al siguiente.

Es decir, la respuesta no depende solamente de lo que está ocurriendo en ese instante, sino también de lo que ocurrió unos momentos antes.

Los investigadores observaron, por ejemplo, que cuando aplicaban dos patrones de estímulos en distinto orden, la respuesta final podía ser diferente. La red no se comportaba como un simple circuito que suma señales: su respuesta dependía de su historia reciente.

Esta característica es particularmente interesante para la llamada computación neuromórfica, un área que busca desarrollar sistemas inspirados en algunas de las propiedades de procesamiento del cerebro.

¿La informática moderna?

Los dispositivos electrónicos convencionales suelen separar físicamente el lugar donde se procesa la información del lugar donde se almacena. Esta arquitectura, fundamental para la informática moderna, genera costos en tiempo y energía cuando es necesario mover grandes cantidades de datos entre memoria y procesador.

Las arquitecturas neuromórficas, inspiradas en el comportamiento del cerebro humano, buscan otra posibilidad, que el propio dispositivo participe del procesamiento y pueda modificar su estado a medida que recibe información, de esa forma se lograría realizar tareas puntuales con mucho menor consumo de energía.  

Las redes de nanohilos resultan especialmente atractivas para esta estrategia porque poseen una enorme cantidad de conexiones y comportamientos emergentes. Los investigadores plantean que estas características podrían aprovecharse para desarrollar sistemas capaces de realizar tareas de procesamiento de información de manera diferente a las computadoras convencionales.

Uno de los resultados más llamativos del trabajo es que el material también responde a las condiciones ambientales.

El polímero PVP utilizado como matriz, es un polímero higroscópico: puede absorber agua. Cuando aumenta la humedad, el material se hincha y aumenta la movilidad de los iones de plata dentro de la estructura. Como consecuencia, cambia la facilidad con la que se forman las conexiones conductoras.

El fenómeno muestra algo potencialmente interesante: el ambiente puede convertirse en una fuente de información para el propio dispositivo.

Un material de este tipo podría, en el futuro, formar parte de sistemas que no solamente detecten una variable del entorno, sino que también puedan procesarla localmente y adaptar su respuesta.

Esto abre una línea de investigación particularmente interesante para sensores inteligentes, dispositivos autónomos y sistemas de inteligencia artificial que necesiten procesar información directamente donde se genera.

Por ahora, sin embargo, se trata de una posibilidad de investigación y no de una tecnología lista para esas aplicaciones.

Un material que puede ser entrenado

El experimento más significativo del trabajo fue el de aprendizaje asociativo.

Los investigadores presentaron diferentes patrones de estímulos a una red con múltiples electrodos y utilizaron pulsos eléctricos para modificar progresivamente sus estados de resistencia. El objetivo era que cada patrón de entrada quedara asociado con una determinada salida.

Después del entrenamiento, la red fue capaz de establecer esas asociaciones.

No significa que el material “piense” o que tenga inteligencia en el sentido humano.

Lo que demuestra el experimento es algo más específico —y científicamente muy interesante—: las propiedades físicas de la red pueden utilizarse para almacenar temporalmente información y modificar su respuesta en función de los estímulos que recibió anteriormente.

En otras palabras, parte de la operación que normalmente realizaría un algoritmo puede comenzar a estar determinada por el propio comportamiento físico del material.

¿Qué podría significar esto en la vida cotidiana?

Todavía es temprano para saber qué aplicaciones concretas llegarán a desarrollarse a partir de esta tecnología. Pero los resultados permiten imaginar un futuro en el que determinados dispositivos electrónicos sean capaces de recibir información, procesarla y adaptar su comportamiento sin tener que enviar continuamente todos los datos a un procesador central.

Una de las posibilidades está relacionada con los llamados sensores inteligentes.

Imaginemos, por ejemplo, un sensor instalado en un ambiente, una máquina o un dispositivo portátil. En lugar de registrar cada señal y enviar permanentemente todos los datos a una computadora, una red neuromórfica podría ayudar a identificar patrones localmente y transmitir solamente la información relevante.

En sistemas de robótica, esto podría contribuir a dispositivos capaces de responder de manera más rápida a estímulos de su entorno.

En inteligencia artificial, estas arquitecturas podrían eventualmente utilizarse para desarrollar sistemas de procesamiento más eficientes energéticamente.

Y en dispositivos pequeños o autónomos —donde el consumo de energía es especialmente importante— la posibilidad de realizar parte del procesamiento directamente en el material podría resultar especialmente valiosa.

Nada de esto significa que una computadora basada en estos materiales esté a punto de reemplazar a los procesadores actuales. El trabajo se encuentra en una etapa experimental. Pero demuestra que existen materiales y arquitecturas alternativas capaces de realizar comportamientos que hasta hace poco asociábamos casi exclusivamente con sistemas electrónicos programados.

Al final, lo básico es lo que importa

Detrás de muchas de las tecnologías que hoy forman parte de nuestra vida cotidiana hay preguntas que, cuando fueron formuladas, no tenían una aplicación concreta a la vista. La ciencia básica busca justamente eso: comprender cómo funciona la materia, descubrir nuevos fenómenos y encontrar nuevas formas de explicar el mundo. Con el tiempo, ese conocimiento puede convertirse en herramientas, materiales y tecnologías que transforman nuestra vida. 

El desarrollo de esta red de nanohilos es un ejemplo de ese recorrido: parte de preguntas fundamentales sobre cómo se comportan los materiales a escala nanométrica y explora cómo esas propiedades pueden, en el futuro, utilizarse para resolver problemas concretos de procesamiento de información. La tecnología del mañana muchas veces comienza con una pregunta que hoy parece básica. Por eso, al final, lo básico es lo que importa. 

De izquierda a derecha: Pablo Levy, Juan Ignacio Diaz Schneider,
Eduardo Martínez, Cynthia Quinteros.

Área de Comunicación Institucional y Prensa / INN (CNEA-CONICET)
Crédito foto:  Equipo de Investigación
San Carlos de Bariloche, 14/08/2026
Contacto: inn.cnea.conicet@gmail.com

Publicación original: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.77408