La nueva ‘sinapsis artificial’ se acerca más a imitar las conexiones cerebrales

Según los investigadores, un componente informático inspirado en el cerebro proporciona la simulación más fiel de las conexiones entre las neuronas del cerebro humano.

El llamado memristor, un componente electrónico cuya resistencia depende de cuánta carga ha pasado a través de él en el pasado, imita la forma en que se comportan los iones de calcio en la unión entre dos neuronas en el cerebro humano, según el estudio. Este punto de conexión se llama sinapsis. Los investigadores dicen que el nuevo dispositivo podría conducir a importantes avances en computadoras similares al cerebro, o computadoras neuromórficas, que podrían ser mejores que las computadoras convencionales en tareas de percepción y aprendizaje y ser más eficientes energéticamente.

«En el pasado, la gente usaba dispositivos como transistores y condensadores para simular la dinámica de las sinapsis, lo cual funcionaba, pero estos dispositivos se parecen poco a los sistemas biológicos reales. Por lo tanto, no es eficiente y conduce a una dinámica de sinapsis más grande». dijo el líder del estudio Joshua Yang, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la UMass Amherst. [10 Things You Didn’t Know About the Brain]

Investigaciones anteriores han demostrado que el cerebro humano tiene alrededor de 100 mil millones de neuronas y alrededor de 100 mil millones de sinapsis. Idealmente, las computadoras inspiradas en el cerebro deberían diseñarse para imitar la enorme potencia y eficiencia informática del cerebro, dicen los científicos.

«Utilizando la dinámica sináptica proporcionada por nuestro dispositivo, podemos simular sinapsis de una manera más natural, directa y fiel», dijo a WordsSideKick.com. «No se simula simplemente un tipo de función sináptica, sino [also] otras características importantes y, de hecho, reúne múltiples funciones sinápticas. «

imitar el cerebro humano

En los sistemas biológicos, cuando un impulso nervioso llega a una sinapsis, hace que se abran canales, lo que permite que los iones de calcio inunden la sinapsis. Esto desencadena la liberación de sustancias químicas cerebrales (llamadas neurotransmisores), que viajan a través del espacio entre dos células nerviosas y transmiten el impulso a la siguiente neurona.

El nuevo «memristor de difusión» descrito en el estudio consiste en grupos de nanopartículas de plata incrustadas en una película de oxinitruro de silicio intercalada entre dos electrodos.

La película es un aislante, pero cuando se aplica un pulso de voltaje, una combinación de calentamiento y electricidad hace que los grupos se rompan. Las nanopartículas se difunden a través de la película y eventualmente forman un hilo conductor que transporta la corriente eléctrica de un electrodo a otro. Una vez que se elimina el voltaje, la temperatura baja y las nanopartículas se vuelven a condensar en grupos.

Debido a que el proceso se parece mucho a cómo se comportan los iones de calcio en las sinapsis biológicas, el dispositivo podría imitar la plasticidad a corto plazo en las neuronas, dicen los investigadores. Una secuencia de pulsos de alta frecuencia y bajo voltaje aumentará gradualmente la conductividad del dispositivo hasta que la corriente pueda pasar, pero esta conductividad eventualmente disminuirá si los pulsos continúan. [Super-Intelligent Machines: 7 Robotic Futures]

Los investigadores también combinaron memristores de difusión con los llamados memristores de deriva, que dependen de campos eléctricos en lugar de difusión y están optimizados para aplicaciones de memoria. Esto permitió a los científicos demostrar una forma de plasticidad a largo plazo conocida como plasticidad dependiente del momento de los picos (STDP), que ajusta la fuerza de las conexiones entre las neuronas en función del momento de los picos.

Estudios anteriores han utilizado el propio memristor de deriva para aproximar la dinámica del calcio. Pero estos memristores se basan en procesos físicos muy diferentes a los que se encuentran en las sinapsis biológicas, lo que limita su fidelidad y diversidad de posibles funciones sinápticas, dijo Yang.

«Los memristores de difusión están ayudando a los memristores de deriva a comportarse como sinapsis reales», dijo Yang. «Combinando los dos, pudimos mostrar STDP de forma natural, una regla de aprendizaje muy importante para la plasticidad a largo plazo».

Reproducir con precisión la plasticidad sináptica es fundamental para crear computadoras que puedan funcionar como cerebros. Esto es deseable, dijo Yang, porque el cerebro es más compacto y eficiente energéticamente que la electrónica convencional, y también es mejor en cosas como el reconocimiento de patrones y el aprendizaje. «El cerebro humano sigue siendo la computadora más eficiente jamás construida», añadió.

como construirlo

Yang dijo que su equipo amplió la producción de memristores utilizando un proceso de fabricación similar al desarrollado por las empresas de memorias informáticas. No todos estos procesos pueden utilizar plata como material, dijo Yang, pero la investigación inédita del equipo sugiere que se podrían utilizar nanopartículas de cobre en su lugar.

Hipotéticamente, el dispositivo podría fabricarse incluso más pequeño que una sinapsis humana, dijo Yang, porque las partes clave del dispositivo tienen sólo 4 nanómetros de diámetro. (A modo de comparación, el ancho medio de un cabello humano es de unos 100.000 nanómetros). Yang añade que esto podría permitir que estos dispositivos construyan ordenadores inspirados en el cerebro de forma más eficiente que la electrónica convencional. La electrónica convencional requiere alrededor de 10 transistores para simular una sola sinapsis.

Según Ilia Valov, científico senior del Instituto Peter Grunberg del Centro de Investigación Jülich en Alemania y experto en computación neuromórfica, el estudio es la demostración más completa de la función de una sinapsis artificial hasta la fecha.

El enfoque es definitivamente escalable, afirma, y ​​el sistema de una sola unidad es ciertamente capaz de alcanzar la escala de las sinapsis biológicas. Pero añadió que en un sistema de unidades múltiples, es posible que el equipo deba ser más grande debido a las consideraciones prácticas necesarias para que el sistema más grande funcione.

Los hallazgos se publicaron en línea hoy (26 de septiembre) en la revista Nature Materials.

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