Científicos CONSIGUEN CREAR una “NEURONA” artificial

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Por primera vez, los científicos de TU Dresden y Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) han imitado con éxito el funcionamiento de las neuronas cerebrales utilizando material semiconductor. Han publicado sus resultados de investigación en la revista Nature Electronics.

 

Para mejorar el rendimiento de la microelectrónica es necesario reducir el tamaño de los componentes, especialmente de los transistores individuales en los chips de computadora de silicio:

“Pero esto no podrá continuar indefinidamente, necesitamos nuevos enfoques”, afirma Larysa Baraban. La física, que ha estado trabajando en HZDR desde principios de año, es uno de los tres autores principales del estudio internacional, en el que participaron un total de seis institutos. Su principal enfoque se basa en el cerebro, combinando el procesamiento de datos con el almacenamiento de datos en una neurona artificial.

Larysa Baraban

“Nuestro grupo tiene una amplia experiencia con sensores electrónicos biológicos y químicos”, continúa 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

La ventaja de esta arquitectura está en el almacenamiento y procesamiento simultáneo de información en un solo componente. En la tecnología de transistores convencionales, están separados, lo que ralentiza el tiempo de procesamiento y, por lo tanto, también limita el rendimiento.

Oblea de silicio + polímero = chip capaz de aprender.

Modelar computadoras en el cerebro humano no es una idea nueva. Los científicos intentaron conectar las células nerviosas a la electrónica en las placas de Petri hace décadas.

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Pero un chip de computadora húmedo que tiene que ser alimentado todo el tiempo no sirve para nadie”, dice Gianaurelio Cuniberti de TU Dresden. El Profesor de Ciencia de los Materiales y Nanotecnología es uno de los tres cerebros detrás del neurotransistor junto a Ronald Tetzlaff, Profesor de Fundamentos de Ingeniería Eléctrica en Dresden, y Leon Chua de la Universidad de California en Berkeley, que ya había postulado componentes similares a principios de la década de 1970.

Ahora, Cuniberti, Baraban y su equipo han podido implementarlo:

 “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 el profesor de ciencias de los materiales. 

“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”. Como explica Cuniberti, este es un factor decisivo en el funcionamiento del transistor.

“Cuanto más se excita un transistor individual, antes se abrirá y dejará que fluya la corriente. Esto fortalece la conexión. El sistema está aprendiendo”.

Sin embargo, Cuniberti y su equipo no están enfocados en problemas convencionales.

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”

Pero estas no son las únicas ventajas de las computadoras neuromórficas. Gracias a su plasticidad, que es similar a la del cerebro humano, pueden adaptarse a las tareas cambiantes durante la operación y, por lo tanto, resolver problemas para los que no fueron programados originalmente.

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