Investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge del Departamento de Energía, la Universidad de Tennessee y la Universidad Texas A&M demostraron dispositivos bioinspirados que aceleran las rutas a neuromórficas, o como un cerebro, informática.

Resultados publicados en Comunicaciones de la naturaleza reportar el primer ejemplo de un "memcapacitor basado en lípidos, "un componente de almacenamiento de carga con memoria que procesa información de manera muy similar a como lo hacen las sinapsis en el cerebro. Su descubrimiento podría respaldar la aparición de redes informáticas basadas en la biología para un enfoque sensorial del aprendizaje automático.

"Nuestro objetivo es desarrollar materiales y elementos informáticos que funcionen como sinapsis biológicas y neuronas, con una gran interconectividad y flexibilidad, para permitir sistemas autónomos que operen de manera diferente a los dispositivos informáticos actuales y ofrezcan nuevas funcionalidades y capacidades de aprendizaje. "dijo Joseph Najem, un investigador postdoctoral reciente en el Centro de Ciencias de Materiales Nanofásicos de ORNL, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE, y actual profesor asistente de ingeniería mecánica en Penn State.

El nuevo enfoque utiliza materiales blandos para imitar biomembranas y simular la forma en que las células nerviosas se comunican entre sí.

El equipo diseñó una membrana celular artificial, formado en la interfaz de dos gotas de agua recubiertas de lípidos en aceite, para explorar la dinámica del material, propiedades electrofisiológicas. A voltajes aplicados, las cargas se acumulan en ambos lados de la membrana como energía almacenada, de forma análoga a la forma en que funcionan los condensadores en los circuitos eléctricos tradicionales.

Pero a diferencia de los condensadores regulares, el memcapacitor puede "recordar" un voltaje aplicado previamente y, literalmente, dar forma a cómo se procesa la información. Las membranas sintéticas cambian el área de la superficie y el grosor según la actividad eléctrica. Estas membranas que cambian de forma podrían ajustarse como filtros adaptativos para señales biofísicas y bioquímicas específicas.

"La nueva funcionalidad abre vías para el procesamiento de señales no digitales y el aprendizaje automático basado en la naturaleza, "dijo Pat Collier de ORNL, un científico investigador del personal del CNMS.

Una característica distintiva de todas las computadoras digitales es la separación del procesamiento y la memoria. La información se transfiere de un lado a otro desde el disco duro y el procesador central, creando un cuello de botella inherente en la arquitectura, sin importar cuán pequeño o rápido pueda ser el hardware.

Computación neuromórfica, modelado en el sistema nervioso, emplea arquitecturas que son fundamentalmente diferentes en el sentido de que la memoria y el procesamiento de señales están ubicados en elementos de memoria:memristores, memcapacitors y meminductors.

Estos "elementos" constituyen el hardware sináptico de los sistemas que imitan el procesamiento natural de la información, Aprendizaje y Memoria.

Los sistemas diseñados con elementos ofrecen ventajas en escalabilidad y bajo consumo de energía, pero el objetivo real es abrir un camino alternativo a la inteligencia artificial, dijo Collier.

Aprovechar la biología podría permitir nuevas posibilidades informáticas, especialmente en el área de "informática de punta, "como las tecnologías portátiles e integradas que no están conectadas a una nube, sino que toman decisiones sobre la marcha basadas en información sensorial y experiencias pasadas.

La detección biológica ha evolucionado durante miles de millones de años hasta convertirse en un sistema altamente sensible con receptores en las membranas celulares que pueden detectar una sola molécula de un olor o sabor específico. "Esto no es algo que podamos igualar digitalmente, "Dijo Collier.

La computación digital se basa en información digital, el lenguaje binario de unos y ceros atravesando circuitos electrónicos. Puede emular el cerebro humano, pero sus componentes de estado sólido no computan datos sensoriales como lo hace un cerebro.

"El cerebro calcula la información sensorial impulsada a través de las sinapsis en una red neuronal que se puede reconfigurar y moldear mediante el aprendizaje, ", dijo Collier." La incorporación de la biología, utilizando biomembranas que detectan la información bioelectroquímica, es clave para desarrollar la funcionalidad de la computación neuromórfica ".

Si bien se han demostrado numerosas versiones de estado sólido de elementos, Los elementos biomiméticos del equipo representan nuevas oportunidades para las redes neuronales "spiking" potenciales que pueden calcular datos naturales de forma natural.

Las redes neuronales de picos están destinadas a simular la forma en que las neuronas se disparan con potencial eléctrico y, si la señal es lo suficientemente fuerte, transmitirlo a sus vecinos a través de sinapsis, creando vías de aprendizaje que se van podando con el tiempo para mejorar la eficiencia.

Una versión bioinspirada con procesamiento de datos analógicos es un objetivo lejano. La investigación actual en etapa inicial se centra en el desarrollo de los componentes de los biocircuitos.

"Empezamos con lo básico, un memristor que puede pesar la información a través de la conductancia para determinar si un pico es lo suficientemente fuerte como para ser transmitido a través de una red de sinapsis que conectan neuronas, ", dijo Collier." Nuestro condensador de memoria va más allá, ya que en realidad puede almacenar energía como una carga eléctrica en la membrana, permitiendo la compleja actividad de 'integrar y disparar' de las neuronas necesarias para lograr redes densas capaces de realizar cálculos similares al cerebro ".

Los próximos pasos del equipo son explorar nuevos biomateriales y estudiar redes simples para lograr funcionalidades cerebrales más complejas con elementos.

El artículo, "Capacitancia de memoria dinámica no lineal en membranas biomiméticas, "se publica en Comunicaciones de la naturaleza .