Científicos del CNRS y de la Ecole Normale Supérieure – PSL han descubierto cómo desarrollar neuronas artificiales utilizando iones para transportar la información, de la misma forma que lo hacen las células nerviosas biológicas.
Su trabajo, publicado en la revista Science, informa que los dispositivos hechos de una sola capa de agua que transporta iones dentro de nanopartículas de grafeno tienen la misma capacidad de transmisión que una neurona, según se informa en un comunicado.
Con un consumo de energía equivalente a dos plátanos al día, el cerebro humano puede realizar muchas tareas complejas. Su alta eficiencia energética depende en particular de su unidad base, la neurona, que tiene una membrana con poros nanométricos denominados canales iónicos, que se abren y cierran según los estímulos recibidos.
Los flujos de iones resultantes crean una corriente eléctrica responsable de la emisión de potenciales de acción, señales (ondas de descarga eléctrica) que permiten que las neuronas se comuniquen entre sí.
La inteligencia artificial puede realizar todas estas tareas, pero solo a costa de un consumo de energía decenas de miles de veces mayor que el del cerebro humano.
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Emulando al cerebro
Por lo tanto, el desafío de la investigación actual es diseñar sistemas electrónicos que sean tan eficientes energéticamente como el cerebro humano, por ejemplo, utilizando iones, no electrones, para transportar la información.
Para ello, los nanofluídicos, el estudio de cómo se comportan los fluidos en canales de menos de 100 nanómetros de ancho, ofrecen muchas perspectivas.
En un nuevo estudio, un equipo del ENS Laboratoire de Physique (CNRS / ENS-PSL / Sorbonne Université / Université de Paris) muestra cómo construir un prototipo de una neurona artificial formada por rendijas de grafeno extremadamente delgadas que contienen una sola capa de moléculas de agua.
Los científicos han demostrado que, bajo el efecto de un campo eléctrico, los iones de esta capa de agua se ensamblan en grupos alargados y desarrollan una propiedad conocida como efecto memristor: estos grupos retienen algunos de los estímulos que se han recibido en el pasado.
Al igual que hace el cerebro, las rendijas de grafeno reproducen los canales de iones, los grupos y los flujos de iones.
Utilizando herramientas teóricas y digitales, los científicos han demostrado cómo ensamblar estos grupos para reproducir el mecanismo físico de emisión de potenciales de acción y, por lo tanto, la transmisión de información.
Este trabajo teórico continúa de forma experimental dentro del equipo francés, en colaboración con científicos de la Universidad de Manchester (Reino Unido).
Cuestión de demostrarlo
El objetivo ahora es probar experimentalmente que tales sistemas pueden implementar algoritmos de aprendizaje simples que pueden servir como base para las memorias electrónicas del mañana, lo que significa poder recordar a través de neuronas artificiales.
No es la primera vez que se consigue un desarrollo de esta naturaleza.
En 2018, científicos surcoreanos crearon una sinapsis artificial que imita la memoria humana. Esta sinapsis artificial permite la creación, almacenamiento y eliminación de recuerdos, incluso los de la memoria a largo plazo.
El nuevo modelo es una versión nueva de un memristor, o resistencia de memoria, cuya naturaleza líquida es su principal innovación: la mayoría de memristores existentes no usan líquido, que es como lo hace el cerebro.
Aunque las aplicaciones de este nuevo memristor son todavía mera especulación, los expertos consideran que se trata de un desarrollo que ayudará a comprender mejor cómo procesa el cerebro la información.
También ayudará a desarrollar nuevas teorías de la computación que sean similares a los procesos cerebrales, destaca al respecto la revista Livescience.
Este nuevo desarrollo avanza asimismo en la línea de aumentar artificialmente las funciones neuronales biológicas, tal como pretende el proyecto Neuralink de Elon Musk: se propone implantar chips informáticos en el cerebro para abrir una nueva era en la cognición humana.
Ahora sabemos cómo implementar memorias electrónicas siguiendo el mismo sistema que utiliza el cerebro biológico.
Fuente TENDENCIAS 21