Los investigadores han desarrollado un dispositivo informático similar al cerebro que es capaz de aprender por asociación.
De manera similar a cómo el famoso fisiólogo Ivan Pavlov acondicionó a los perros para asociar una campana con la comida, los investigadores de la Universidad Northwestern y la Universidad de Hong Kong acondicionaron con éxito su circuito para asociar la luz con la presión.
La investigación se publicará el 30 de abril en la revista Comunicaciones de la naturaleza .
El secreto del dispositivo radica en sus novedosos "transistores sinápticos" electroquímicos orgánicos, que procesan y almacenan información simultáneamente como el cerebro humano. Los investigadores demostraron que el transistor puede imitar la plasticidad a corto y largo plazo de las sinapsis en elcerebro humano, basándose en recuerdos para aprender con el tiempo.
Con su capacidad similar a un cerebro, el nuevo transistor y circuito podría superar las limitaciones de la informática tradicional, incluido su hardware que consume energía y su capacidad limitada para realizar múltiples tareas al mismo tiempo. El dispositivo similar al cerebro también tiene fallas más altastolerancia, continuando funcionando sin problemas incluso cuando algunos componentes fallan.
"Aunque la computadora moderna es sobresaliente, el cerebro humano puede superarla fácilmente en algunas tareas complejas y no estructuradas, como el reconocimiento de patrones, el control motor y la integración multisensorial", dijo Jonathan Rivnay de Northwestern, autor principal del estudio.es gracias a la plasticidad de la sinapsis, que es el bloque de construcción básico del poder computacional del cerebro. Estas sinapsis permiten que el cerebro funcione de una manera altamente paralela, tolerante a fallas y energéticamente eficiente. En nuestro trabajo, demostramos una estructura orgánica,transistor de plástico que imita las funciones clave de una sinapsis biológica ".
Rivnay es profesor asistente de ingeniería biomédica en la Escuela de Ingeniería McCormick de Northwestern. Codirigió el estudio con Paddy Chan, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Hong Kong. Xudong Ji, investigador postdoctoral en el grupo de Rivnay,es el primer autor del artículo.
Problemas con la informática convencional
Los sistemas de computación digital convencionales tienen unidades de procesamiento y almacenamiento separadas, lo que hace que las tareas con uso intensivo de datos consuman grandes cantidades de energía. Inspirados por el proceso combinado de computación y almacenamiento en el cerebro humano, los investigadores, en los últimos años, han buscado desarrollar computadorasque operan más como el cerebro humano, con conjuntos de dispositivos que funcionan como una red de neuronas.
"La forma en que funcionan nuestros sistemas informáticos actuales es que la memoria y la lógica están separadas físicamente", dijo Ji. "Realizas el cálculo y envías esa información a una unidad de memoria. Luego, cada vez que quieras recuperar esa información, debes recordarsi podemos unir esas dos funciones separadas, podemos ahorrar espacio y ahorrar en costos de energía ".
Actualmente, la resistencia de memoria, o "memristor", es la tecnología mejor desarrollada que puede realizar una función combinada de procesamiento y memoria, pero los memristores sufren de una conmutación costosa de energía y una menor biocompatibilidad. Estos inconvenientes llevaron a los investigadores al transistor sináptico:- especialmente el transistor sináptico electroquímico orgánico, que opera con bajos voltajes, memoria continuamente sintonizable y alta compatibilidad para aplicaciones biológicas. Aún así, existen desafíos.
"Incluso los transistores sinápticos electroquímicos orgánicos de alto rendimiento requieren que la operación de escritura se desacople de la operación de lectura", dijo Rivnay. Por lo tanto, si desea retener la memoria, debe desconectarla del proceso de escritura, lo que puede complicar aún másintegración en circuitos o sistemas. "
Cómo funciona el transistor sináptico
Para superar estos desafíos, el equipo de Northwestern y la Universidad de Hong Kong optimizó un material plástico conductor dentro del transistor electroquímico orgánico que puede atrapar iones. En el cerebro, una sinapsis es una estructura a través de la cual una neurona puede transmitir señales a otraneurona, usando moléculas pequeñas llamadas neurotransmisores. En el transistor sináptico, los iones se comportan de manera similar a los neurotransmisores, enviando señales entre terminales para formar una sinapsis artificial. Al retener los datos almacenados de los iones atrapados, el transistor recuerda actividades anteriores, desarrollando plasticidad a largo plazo.
Los investigadores demostraron el comportamiento sináptico de su dispositivo conectando transistores sinápticos simples en un circuito neuromórfico para simular el aprendizaje asociativo. Integraron sensores de presión y luz en el circuito y entrenaron el circuito para asociar las dos entradas físicas no relacionadas presión y luz con unaotro.
Quizás el ejemplo más famoso de aprendizaje asociativo es el perro de Pavlov, que naturalmente babeaba cuando encontraba comida. Después de condicionar al perro a asociar el sonido de una campana con la comida, el perro también comenzó a babear cuando escuchó el sonido de una campana.circuito neuromórfico, los investigadores activaron un voltaje al aplicar presión con una presión con el dedo. Para acondicionar el circuito para asociar la luz con la presión, los investigadores primero aplicaron luz pulsada de una bombilla LED y luego aplicaron presión inmediatamente. En este escenario, la presión es lacomida y la luz es la campana. Los sensores correspondientes del dispositivo detectaron ambas entradas.
Después de un ciclo de entrenamiento, el circuito hizo una conexión inicial entre la luz y la presión. Después de cinco ciclos de entrenamiento, el circuito asoció significativamente la luz con la presión. La luz, por sí sola, pudo activar una señal o "respuesta incondicionada".
Aplicaciones futuras
Debido a que el circuito sináptico está hecho de polímeros blandos, como un plástico, se puede fabricar fácilmente en láminas flexibles e integrar fácilmente en dispositivos electrónicos blandos y portátiles, robótica inteligente y dispositivos implantables que interactúan directamente con el tejido vivo e incluso con el cerebro.
"Si bien nuestra aplicación es una prueba de concepto, nuestro circuito propuesto puede ampliarse aún más para incluir más entradas sensoriales e integrarse con otros componentes electrónicos para permitir la computación de bajo consumo en el sitio", dijo Rivnay. "Porque es compatible conentornos biológicos, el dispositivo puede interactuar directamente con el tejido vivo, lo cual es fundamental para la bioelectrónica de próxima generación ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Northwestern . Original escrito por Amanda Morris. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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