Creado en 2025 y liderado por el Prof. de Investigación ICREA Jordi Sort, este grupo tiene como objetivo explorar conceptos avanzados de memoria y computación inspirados en el cerebro basados en el uso de materiales a nanoescala. El rápido crecimiento de las tecnologías centradas en los datos y la inteligencia artificial ha generado una fuerte demanda global de nuevos paradigmas de memoria y computación que van más allá de las arquitecturas convencionales de von Neumann, lo que motiva el desarrollo de materiales y dispositivos capaces de almacenar y procesar información de una manera más eficiente energéticamente, adaptativa e inspirada en el cerebro.

La investigación llevada a cabo por el grupo se centra en el descubrimiento y control de nuevos efectos de memoria en materiales a nanoescala, incluidos sistemas ferromagnéticos, spintrónicos y ferroeléctricos, así como en la implementación de conceptos de memoria híbrida, como los multiferroicos controlados por luz y los memristores magnéticos accionados por voltaje. Un objetivo central es mejorar la eficiencia energética durante las operaciones de escritura y lectura, superando los «bits» binarios convencionales hacia sistemas de memoria multinivel y analógicos que permitan una codificación de la información más rica.

Una línea de trabajo fundamental del grupo es el desarrollo de enfoques de computación en memoria y computación física, en los que el almacenamiento y el procesamiento de datos se producen simultáneamente a nivel de materiales, inspirándose en el funcionamiento del cerebro. Esto incluye la investigación sobre paradigmas de computación no convencionales, como la computación neuromórfica, estocástica, de reservorio y probabilística, y sobre la realización física de p-bits probabilísticos, sentando las bases para futuros conceptos de computación de inspiración cuántica. Las líneas de investigación de frontera abordan la integración de la iotrónica con el magnetismo a través de nanomateriales y dispositivos magneto-iónicos, así como los esfuerzos por tender un puente entre la memoria artificial y la natural, vinculando la ciencia de materiales fundamental con las arquitecturas de computación de próxima generación.