Dr. Kevin Schädler, director de Axiomatic_AI EU.
En un contexto marcado por la miniaturización extrema, las funciones antes reservadas a sistemas voluminosos encuentran hoy cabida en soluciones a escala chip. Esta transformación abre un abanico de aplicaciones que hace apenas una década parecían ciencia ficción.
Es el caso de los circuitos integrados fotónicos (PICs), que combinan funcionalidades ópticas y electrónicas en un mismo chip: capaces de reducir el consumo energético en inteligencia artificial, acelerar las telecomunicaciones o aumentar la seguridad en vehículos autónomos. Sin embargo, esta integración tan ambiciosa conlleva una nueva forma de complejidad técnica.
Los ingenieros se enfrentan a desafíos multidisciplinares: basta un pequeño cambio en un módulo electrónico para alterar el rendimiento óptico del conjunto. Además, los procesos de fabricación fotónica y electrónica no siempre son compatibles, lo que añade nuevas capas de dificultad.
A ello se suma que cada nuevo dispositivo multifuncional requiere ciclos de prueba y verificación cada vez más exigentes, elevando tanto los costes como los márgenes de error. El camino desde la idea hasta el chip final es largo, iterativo y, a menudo, impredecible.
Una solución prometedora pasa por el uso de modelos digitales de alta fidelidad, capaces de representar con precisión la física de estos dispositivos. Estas réplicas virtuales permiten explorar conceptos, prever rendimientos y descubrir soluciones innovadoras sin necesidad de prototipos físicos, acelerando de forma significativa el proceso de desarrollo. No obstante, crear modelos de este calibre sigue exigiendo herramientas altamente especializadas y conocimientos técnicos muy avanzados.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial. El desarrollo vertiginoso de modelos de lenguaje como ChatGPT no solo ha revolucionado la interacción humano-máquina, sino que ya se perfila como catalizador del diseño de nuevos chips.
Esta IA puede generar automáticamente código de simulación o actuar como agentes autónomos que coordinan distintas herramientas de software, reduciendo drásticamente los tiempos de desarrollo. Pero no todo son luces: su capacidad de razonamiento físico sigue siendo limitada, lo que puede derivar en respuestas erróneas pero formuladas con gran confianza. Y en ciencia e ingeniería, la precisión no es negociable.
Para superar estas limitaciones, el siguiente gran salto tecnológico será el despliegue de sistemas de IA capaces de generar modelos digitales con verificación formal integrada. Estas nuevas herramientas no solo ofrecerán velocidad, sino también precisión y trazabilidad, al contrastar automáticamente sus resultados con leyes físicas y matemáticas consolidadas.
En este nuevo paradigma, la IA no sustituye al ingeniero, sino que libera su tiempo para centrarse en los verdaderos retos: la innovación disruptiva y la resolución de problemas complejos.
Esta revolución tecnológica, además de acortar los plazos del laboratorio al mercado, democratiza el acceso a herramientas de diseño avanzadas. Y con ello, España y Europa tienen ante sí una oportunidad estratégica: impulsar su tejido industrial, apoyar a las pymes tecnológicas y posicionarse como líderes en microelectrónica y fotónica de alto valor añadido en una nueva era impulsada por la inteligencia artificial.
***Dr. Kevin Schädler, director de Axiomatic_AI EU.