La mejor manera de construir chips de computadora más inteligentes es imitando la computadora más perfecta de la naturaleza: el cerebro humano.
La capacidad para almacenar, eliminar y procesar información es crítica para la computación, y el cerebro hace todo esto de una manera en extremo eficiente.
Nuestro nuevo chip electrónico utiliza la luz para formar y modificar recuerdos, acercándonos un poco más a una inteligencia artificial (IA) que sea capaz de replicar la sofisticación del cerebro humano.
Para desarrollar un dispositivo que imite la manera como el cerebro almacena (y pierde) información, nos inspiramos en una novedosa técnica llamada optogenética, la cual consiste en utilizar luz para controlar células de los tejidos vivos; en particular, las células nerviosas (neuronas).
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Este campo científico nos permite profundizar en el sistema eléctrico del cuerpo con una precisión increíble, debido a que se sirve de la luz para activar o desactivar las neuronas. Esto hizo que nos preguntáramos: ¿Qué pasaría si usamos la misma estrategia para el diseño de chips de computadora?
Usar la luz para formar recuerdos
Las neuronas establecen conexiones mediante impulsos eléctricos. Cuando esos minúsculos picos de energía alcanzan un voltaje determinado, las neuronas se unen y empiezan a formar un recuerdo.
Nuestro nuevo chip -cuyos detalles presentamos en dos artículos, publicados el 24 de abril en la revista Small, y el 17 de julio en Advanced Functional Materials- tiene la finalidad de hacer lo mismo que las neuronas, pero recurriendo a la electrónica.
Construimos nuestro dispositivo con un material ultra delgado que modifica la resistencia eléctrica en respuesta a las distintas longitudes de onda de la luz. Esto permite que el chip replique la manera como las neuronas almacenan y eliminan la información del cerebro.
Lo anterior significa que podemos simular el funcionamiento interno del cerebro con solo iluminar nuestro chip con haces de luz de distintos colores.
También hemos demostrado que nuestro dispositivo puede realizar tareas básicas para procesar información; es decir, operaciones de lógica simple que combinan varios datos para producir un resultado específico. Esta es otra funcionalidad muy semejante a la del cerebro.
Cómo funciona nuestro chip
Cuando proyectamos un haz luminoso, el material fotosensible del chip genera una corriente eléctrica. Y al alternar los colores, la dirección de la corriente cambia de positivo a negativo.
Este cambio de dirección equivale a iniciar e interrumpir conexiones en las neuronas [sinapsis], el mecanismo por el cual estas células cerebrales se conectan (y forman nuevos recuerdos) o desconectan (y olvidan los recuerdos).
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La modificación neuronal mediante estímulos luminosos hace que una célula nerviosa se active o desactive, lo que a su vez habilita o inhibe su conexión con la siguiente neurona de la cadena. Este proceso dependiente de la luz es justo lo que puede imitar nuestro chip.
A fin de desarrollar esta tecnología, utilizamos un material conocido como fósforo negro, el cual posee una estructura molecular ligeramente deforme debido a que carece de ciertos átomos. Si bien este defecto suele ocasionar problemas en el campo de la electrónica, resultó muy beneficioso en nuestro caso, ya que nos permite manipular el comportamiento del material para que imite tanto las conexiones como las desconexiones neuronales, dependiendo de la longitud de onda de la luz que recibe.
Nuestro nuevo chip es un paso más en el camino hacia una computación de base lumínica más rápida, eficiente y segura.
Y también representa un logro importante en el desarrollo de un cerebro biónico capaz de aprender de su entorno, como hacemos nosotros.
La posibilidad de replicar el comportamiento de las neuronas en un chip electrónico brinda posibilidades de investigación interesantes para entender mejor el cerebro y las consecuencias de trastornos que interrumpen las sinapsis neuronales, como la enfermedad de Alzheimer y otras formas de demencia.
El cerebro humano se compone de miles de millones de neuronas, organizadas en redes interconectadas que se comunican mediante una secuencia de señales eléctricas que se expresan como distintas conductas, como el aprendizaje mediante los órganos sensoriales o procesos mucho más complejos (por ejemplo, las emociones y la memoria).
Cualquier alteración en las secuencias de señales causa que se interrumpan estas conexiones neuronales críticas, y esto puede conducir a pérdidas de memoria o hasta la demencia.
Para curar estos trastornos sería necesario identificar las neuronas defectuosas y restablecer sus rutinas de señales; por supuesto, sin afectar el funcionamiento de las otras células nerviosas que forman parte de la red.
Por ese motivo, es importante disponer de un modelo cerebral computarizado con el que los neurocientíficos puedan simular las funciones y las anomalías del cerebro, y así buscar una cura sin necesidad de hacer investigaciones con sujetos vivos.
Por otra parte, nuestra tecnología podría integrarse en dispositivos electrónicos portátiles, prótesis biónicas y artefactos inteligentes que utilicen inteligencia artificial.
Sin embargo, todavía debemos superar varios obstáculos para comercializar nuestra tecnología. Y ni falta hace mencionar que aún estamos muy lejos de construir una red tan grande y compleja como el cerebro humano; es más, ni siquiera un pequeño segmento cerebral que los neurocientíficos puedan aprovechar.
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Con todo, esperamos que, a la larga, esta tecnología sea capaz de interactuar con tejidos vivos, y así dar origen a dispositivos biónicos como los implantes de retina. La retina humana contiene células que son sensibles a diversas longitudes de onda de luz, y generan diferentes señales que el cerebro interpreta como colores. Ya que nuestro chip también responde de distinta manera a las diferentes longitudes de onda, cabe la posibilidad de que un día pueda utilizarse en el desarrollo de retinas artificiales.
El Dr. Sumeet Walia es profesor titular del Departamento de Electrónica y Telecomunicaciones en el Real Instituto de Tecnología de Melbourne (RMIT University), Australia; Taimur Ahmed es investigador del mismo departamento en RMIT University, Australia.
Este artículo fue tomado de The Conversation bajo una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.
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