PREMIO IMPI A LA INNOVACIÓN PARA DESARROLLO DE MICROCHIPS
5 diciembre, 2025Foto: https://tecnologia-informatica.com/lenguajes-compiladores-que-son-ejemplos/ Los compiladores de memorias a nivel layout, son herramientas pilares en el diseño de circuitos integrados o semiconductores.
Fuente: CINVESTAV
Un desarrollo del Centro de Investigación y Estudios Avanzados (Cinvestav) Guadalajara fue seleccionado ganador en la categoría “Invenciones en materia de semiconductores” del Premio IMPI a la Innovación mexicana 2025, dado a conocer en el capítulo para América Latina y el Caribe del Science and Technology in Society (STS) Fórum y el InnovaFest LATAM 2025, realizado en la localidad de Xochitepec, Morelos.
El proyecto, llamado “Método adaptativo de creación de compiladores de memorias a nivel layout para tecnologías multipropósito utilizando celdas estándar”, es resultado de una investigación dirigida por Susana Ortega Cisneros, investigadora y directora de la Unidad Guadalajara.
El proyecto galardonado aborda un problema complejo y estratégico: la creación de un método adaptativo para generar compiladores de memoria a nivel layout utilizando celdas estándar, una aportación que agiliza procesos, reduce costos y permite trabajar con tecnologías multipropósito en el diseño de circuitos integrados.
Los compiladores de memorias a nivel layout son herramientas pilares en el diseño de circuitos integrados o semiconductores, al ser empleados principalmente en la generación automatizada de bloques físicos de memoria que constituyen un chip, con lo que es posible generar una producción más eficiente.
La implementación actual de memorias personalizadas, representa un desafío técnico y de alto costo, ya que precisa de licenciamiento y no hay compatibilidad entre diferentes fabricantes, por lo que es necesario desarrollar las memorias bajo esas limitaciones.
El grupo de investigación buscó la manera de generar un proceso adaptativo de creación de compiladores de memorias a nivel layout, a partir de celdas estándar y macroceldas predefinidas, con el fin de automatizar y flexibilizar la generación de memorias personalizadas para tecnologías multipropósito.
Esto significa que los modelos de compiladores de memoria propuestos por los investigadores de Cinvestav Guadalajara, pueden adaptarse fácilmente a diferentes modelos, lo que brinda la oportunidad de tener interconexiones, al emplear un compilador independiente del nodo de fabricación, pudiendo ajustarse a distintas tecnologías (fabricantes), lo que lo convierte en una herramienta multipropósito para aplicaciones heterogéneas y sin limitaciones.
El proceso incorpora un motor de machine learning que modela el comportamiento del sistema y predice dimensiones, consumo de energía y frecuencia máxima, lo que permite optimizar el diseño de forma predictiva.
Los sectores nacionales que pueden verse beneficiados por la invención son la electrónica de consumo, al optimizar el desempeño de dispositivos inteligentes que dependen de memorias rápidas y de bajo consumo; la industria automotriz, en sistemas de asistencia al conductor; así como en el área de la inteligencia artificial y análisis de datos, por su rapidez en el acceso a la memoria.
En Cinvestav existen las capacidades técnicas y humanas que proyectos como el centro de diseño de circuitos integrados Kutsari necesita para avanzar con éxito.
Este reconocimiento también es una herramienta muy poderosa para promover nuestros posgrados, al demostrar que nuestras líneas de investigación no son solo teóricas ni aisladas, sino que están directamente conectadas con las necesidades reales del país.
