Crean un microchip que replica el cerebro humano

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Cultura

Nuevos avances en la computación neuromórfica. Bienvenidos a la electrónica que imita el cerebro humano en el aprendizaje.

Uno de los enfoques más prometedores para la inteligencia artificial es tratar de imitar con software cómo funciona el cerebro humano. Hace ya una más de una década que los científicos trabajaban en lo que esperaban abriera una nueva frontera de la informática neuromórfica. En aquel momento la fabricación de un dispositivo que utilizara herramientas en miniatura que funcionasen como sinapsis cerebrales reales era casi una fantasía. Aunque una startup australiana (Cortical Labs) ha ido un paso más allá: está construyendo cerebros en miniatura sin cuerpo, utilizando neuronas biológicas reales incrustadas en un microchip especializado.

Cortical Labs, con sede en Melbourne, espera enseñar a estos mini cerebros híbridos a realizar muchas de las tareas que formaliza la inteligencia artificial basada en software, pero a una fracción del consumo de energía. Actualmente, la compañía está trabajando para obtener sus mini cerebros, que hasta ahora se están acercando al poder de procesamiento de un cerebro de libélula, para jugar al videojuego de arcade “Pong” de Atari. Pong fue uno de los primeros juegos que usó DeepMind para demostrar su rendimiento como IA. Precisamente esta demostración condujo a que Google se lanzara a comprar DeepMind al año siguiente, en 2014.

Un chip 100 veces más pequeño que un cabello humano

El mayor obstáculo para la computación neuromórfica, haciéndolo parecer inalcanzable, es que la mayoría de los ordenadores habituales funcionan a más de 1 voltio para realizar sus operaciones. Sin embargo, el cerebro envía señales entre neuronas consumiendo alrededor de 80 milivoltios, lo que es mucho más bajo. Después de décadas de experimentos, los científicos consiguieron un voltaje de memoria en un rango similar a los ordenadores convencionales, pero estar por debajo de eso parecía improbable.

Ahora, un equipo de la Universidad de Massachusetts ha descubierto, mientras intentaba comprender mejor los nanocables de proteínas, cómo usar estos filamentos biológicos que conducen la electricidad para crear un dispositivo neuromórfico o "transistor de memoria". Usaron nanocables de proteínas desarrollados en UMass Amherst a partir de la bacteria Geobacter por el microbiólogo y coautor Derek Lovely, y realizaron experimentos en los que el dispositivo alcanzó voltajes neurológicos.

Funciona de manera extremadamente eficiente con muy poca potencia, tal y como lo hacen los cerebros humanos y con un tamaño 100 veces más pequeño que el diámetro de un cabello humano. Y sí, es capaz de replicar la actividad de un cerebro biológico con el mismo voltaje neurológico.

“Esta es la primera vez que un dispositivo puede funcionar al mismo nivel de voltaje que el cerebro. Nadie habría esperado que pudiéramos crear un dispositivo que sea tan eficiente a nivel de energía como las contrapartes biológicas en un cerebro. Aún así, ahora tenemos evidencia real de las capacidades informáticas de ultra bajo consumo".

Los nanocables de proteínas conductores de electricidad de Geobacter ofrecen muchas ventajas sobre los caros nanocables de silicio, que requieren productos químicos tóxicos y procesos de alta energía ser fabricados. Además, son más estables en agua o fluidos corporales, una característica importante para aplicaciones biomédicas.

Está claro que este proyecto está lejos de estar concluido, es decir, lograr ordenadores tan eficientes como el cerebro biológico, pero se trata de un paso realmente destacado que acerca un poco más la electrónica y la biología.

"Se puede modular la conductividad o la plasticidad de la sinapsis de nanocable-memristor para que pueda emular componentes biológicos para la computación inspirada en el cerebro. En comparación con un ordenador convencional, este dispositivo tiene una capacidad de aprendizaje que no está basada en software", aclara Tianda Fu, líder del trabajo que publica la revista Nature.

Muy Interesante. 

 

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