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Crean neurotransistor artificial que imita el funcionamiento de neuronas

Nuestro propio cerebro es la muestra más completa que nos ha dejado la naturaleza de cómo procesar y almacenar información de manera eficiente. Los científicos han logrado imitar con éxito el funcionamiento de las neuronas del cerebro utilizando materiales semiconductores, en un esfuerzo realizado por TU Dresden y Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR). La investigación ha sido publicada en la revista Nature Electronics.

La física Larysa Baraban, que ha estado trabajando en HZDR desde principios de año, y una de las autoras principales del estudio, ha trabajado arduamente por encontrar un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de la microeléctrica. Un enfoque se basa en el cerebro, combinando el procesamiento de datos con el almacenamiento de datos en una neurona artificial.

“Nuestro grupo tiene una amplia experiencia con sensores electrónicos biológicos y químicos”, dice Baraban. “Entonces, simulamos las propiedades de las neuronas usando los principios de los biosensores y modificamos un transistor de efecto de campo clásico para crear un neurotransistor artificial”.

Al hacer esto, el almacenamiento y procesamiento simultáneo de información se ejecutan en un solo componente. Mientras que en la tecnología de transistores convencionales, están separados, por lo que el procesamiento es más lento y el rendimiento no es óptimo.

Desde hace décadas, los científicos han intentado conectar las células nerviosas a la electrónica en las placas de Petri, pero un chip de computadora que tiene que ser alimentado todo el tiempo no es rentable, consideran los expertos. El Profesor de Ciencia de los Materiales y Nanotecnología Gianaurelio Cuniberti de TU Dresden, Ronald Tetzlaff, Profesor de Fundamentos de Ingeniería Eléctrica en Dresden, y Leon Chua de la Universidad de California en Berkeley, junto a Baraban han podido implementar un nuevo enfoque.

“Aplicamos una sustancia viscosa, llamada solgel, a una oblea de silicio convencional con circuitos. Este polímero se endurece y se convierte en una cerámica porosa”, explica Cuniberti. “Los iones se mueven entre los agujeros. Son más pesados que los electrones y más lentos para volver a su posición después de la excitación. Este retraso, llamado histéresis, es lo que causa el efecto de almacenamiento” “Cuanto más se excita un transistor individual, antes se abrirá y dejará que fluya la corriente. Esto fortalece la conexión. El sistema está aprendiendo”.

El trabajo de estos expertos no está orientado a resolver problemas convencionales. Antes bien, busca imitar la plasticidad del cerebro humano a la hora de aprender nuevas cosas, sin preparación previa (sin que un desarrollador le entrene con códigos).

“Las computadoras basadas en nuestro chip serían menos precisas y tenderían a estimar cálculos matemáticos en lugar de calcularlos hasta el último decimal”, explica el científico. “Pero serían más inteligentes. Por ejemplo, un robot con tales procesadores aprendería a caminar o agarrar; poseería un sistema óptico y aprendería a reconocer conexiones. Y todo esto sin tener que desarrollar ningún software”.

Se espera que esta computadora que imita la plasticidad del cerebro humano, pueda adaptarse a tareas cambiantes durante la operación, por lo tanto, podría resolver problemas para los que no fue programada originalmente.

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