Una mente joven que enseña a las máquinas a pensar como el cerebro
Miranda Schwacke, científica del MIT, impulsa una nueva era de inteligencia artificial eficiente y sostenible inspirada en los principios biológicos del pensamiento humano.
Cuando la inteligencia artificial se vuelve insostenible
La expansión vertiginosa de la inteligencia artificial ha traído consigo un problema silencioso: su enorme consumo de energía. Los modelos más avanzados exigen una potencia de cómputo que se traduce en millones de kilovatios hora, algo que preocupa tanto a ingenieros como a ambientalistas.
En medio de este dilema, Miranda Schwacke, investigadora del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), propone una solución inspirada en el organismo más eficiente que conocemos: el cerebro humano. Desde el Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales, su meta es repensar la computación desde sus cimientos y crear dispositivos que aprendan como las neuronas, consumiendo solo una fracción de la energía actual.
“Entrenar un modelo de IA consume más energía que la que una persona utiliza en toda su vida para aprender”, explica Schwacke en MIT News. “El cerebro logra un equilibrio que todavía no entendemos del todo”.
Computación neuromórfica: aprender como una sinapsis
El corazón de su investigación se basa en la computación neuromórfica, un campo que busca imitar el modo en que el cerebro procesa información. A diferencia de los ordenadores tradicionales —que separan el procesamiento de datos del almacenamiento—, el cerebro lo hace todo en el mismo lugar: las sinapsis.
El sistema utiliza óxido de tungsteno como canal y magnesio como modulador. Cuando los iones de magnesio se insertan o retiran, la resistencia cambia, simulando la fortaleza de una sinapsis biológica.
“Intento entender cómo estos dispositivos modifican su conductancia y cómo eso podría traducirse en aprendizaje”, detalla Schwacke.
El desafío es tan técnico como interdisciplinario: su trabajo une física, electroquímica, ciencia de materiales y neurociencia. El resultado podría ser un paso decisivo hacia una IA sostenible y energéticamente viable.
Vocación científica y divulgadora
Hija de una bióloga marina y de un ingeniero eléctrico, Schwacke creció entre microscopios y circuitos. Su curiosidad infantil derivó en una pasión por la robótica, la energía solar y, finalmente, los materiales inteligentes.
Además de investigar, dedica parte de su tiempo a la divulgación científica. En el MIT participa en Kitchen Matters, un proyecto que enseña ciencia a través de la cocina, y colabora con Robogals, iniciativa internacional que promueve las vocaciones STEM entre niñas y adolescentes.
“Siempre pienso en cómo adaptar el lenguaje para que la ciencia sea comprensible y emocionante. Comunicar es parte esencial del trabajo científico”, comenta.
Reconocimientos y el horizonte de la IA sostenible
Su trabajo fue reconocido con la beca MathWorks del MIT en 2023 y 2024, otorgada a jóvenes investigadores que aplican herramientas computacionales avanzadas a problemas reales.
Para Yildiz, su mentora, esta línea de investigación redefine el papel de la electroquímica en la era digital:
“Es un nuevo contexto para nuestra disciplina. El consumo de energía en la computación es insostenible, y necesitamos soluciones que imiten la eficiencia del cerebro”.
Schwacke planea continuar su carrera académica explorando cómo los materiales inteligentes pueden transformar la inteligencia artificial. Su meta no es solo enseñar a las máquinas a aprender, sino hacer que aprendan sin agotar al planeta.
