Desde la creación de imágenes, la generación de texto y la habilitación de vehículos autónomos, los usos potenciales de la inteligencia artificial (IA) son vastos y transformadores. Sin embargo, toda esta capacidad tiene un coste energético muy elevado. Por ejemplo, las estimaciones indican que entrenar el popular modelo GPT-3 de OPEN AI consumió más de 1287 MWh, suficiente para abastecer a un hogar estadounidense promedio durante 120 años.

Este costo de energía plantea un obstáculo sustancial, particularmente para el uso de IA en aplicaciones a gran escala como el monitoreo de la salud, donde se envían grandes cantidades de información de salud crítica a centros de datos centralizados para su procesamiento. Esto no sólo consume mucha energía, sino que también genera preocupaciones sobre la sostenibilidad, la sobrecarga del ancho de banda y los retrasos en las comunicaciones.

Lograr un seguimiento de la salud y un diagnóstico biológico basados ​​en IA requiere un sensor independiente que funcione de forma independiente sin la necesidad de una conexión constante a un servidor central.

Al mismo tiempo, el sensor debe tener un bajo consumo de energía para un uso prolongado, debe ser capaz de manejar señales biológicas que cambian rápidamente para un monitoreo en tiempo real, ser lo suficientemente flexible para acoplarse cómodamente al cuerpo humano y ser fácil de fabricar y desechar debido a la necesidad de reemplazos frecuentes por razones de higiene.

Teniendo en cuenta estos criterios, investigadores de la Universidad de Ciencias de Tokio (TUS), dirigidos por el profesor asociado Takashi Ikuno, han desarrollado un sensor flexible basado en papel que funciona como el cerebro humano. Sus hallazgos fueron publicados en Advanced Electronic Materials. .

"Se desarrolló un dispositivo sináptico optoelectrónico basado en papel compuesto de nanocelulosa y ZnO para realizar computación de reservorio físico. Este dispositivo exhibe comportamiento sináptico y tareas cognitivas en una escala de tiempo adecuada para el seguimiento de la salud", dice el Dr. Ikuno.

En el cerebro humano, la información viaja entre redes de neuronas a través de sinapsis. Cada neurona puede procesar información por sí sola, lo que permite al cerebro realizar múltiples tareas al mismo tiempo. Esta capacidad de procesamiento paralelo hace que el cerebro sea mucho más eficiente en comparación con los sistemas informáticos tradicionales.

Para imitar esta capacidad, los investigadores fabricaron un dispositivo fotoelectrónico de sinapsis artificial compuesto de electrodos de oro encima de una película transparente de 10 µm que consta de nanopartículas de óxido de zinc (ZnO) y nanofibras de celulosa (CNF).

La película transparente tiene tres propósitos principales. En primer lugar, permite el paso de la luz, lo que le permite manejar señales de entrada ópticas que representan diversa información biológica. En segundo lugar, las nanofibras de celulosa imparten flexibilidad y pueden eliminarse fácilmente mediante incineración.

En tercer lugar, las nanopartículas de ZnO son fotorresponsivas y generan una fotocorriente cuando se exponen a luz ultravioleta pulsada y un voltaje constante. Esta fotocorriente imita las respuestas transmitidas por sinapsis en el cerebro humano, lo que permite al dispositivo interpretar y procesar información biológica recibida de sensores ópticos.

En particular, la película pudo distinguir pulsos ópticos de entrada de 4 bits y generar corrientes distintas en respuesta a entradas ópticas de series temporales, con un tiempo de respuesta rápido del orden de subsegundos. Esta rápida respuesta es crucial para detectar cambios repentinos o anomalías en las señales relacionadas con la salud.

Además, cuando se expuso a dos pulsos de luz sucesivos, la respuesta de la corriente eléctrica fue más fuerte para el segundo pulso. Este comportamiento, denominado facilitación pospotenciación, contribuye a los procesos de memoria a corto plazo en el cerebro y mejora la capacidad de las sinapsis para detectar y responder a patrones familiares.

Para probar esto, los investigadores convirtieron imágenes MNIST, un conjunto de datos de dígitos escritos a mano, en pulsos ópticos de 4 bits. Luego irradiaron la película con estos pulsos y midieron la respuesta actual. Utilizando estos datos como entrada, una red neuronal pudo reconocer números escritos a mano con una precisión del 88%.

Sorprendentemente, esta capacidad de reconocimiento de dígitos escritos a mano no se vio afectada incluso cuando el dispositivo se dobló y estiró repetidamente hasta 1.000 veces, lo que demuestra su robustez y viabilidad para un uso repetido. "Este estudio destaca el potencial de incrustar nanopartículas semiconductoras en películas CNF flexibles para su uso como dispositivos sinápticos flexibles para la República Popular China", concluye el Dr. Ikuno.