Investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía, la Universidad de Tennessee y la Universidad de Texas A&M demostraron dispositivos bioinspirados que aceleran las rutas hacia la informática neuromórfica o similar al cerebro.
Resultados publicados en Comunicaciones de la naturaleza informe el primer ejemplo de un "memcapacitor" basado en lípidos, un componente de almacenamiento de carga con memoria que procesa información de forma muy similar a las sinapsis en el cerebro. Su descubrimiento podría respaldar la aparición de redes informáticas modeladas en biología para un enfoque sensorial de la máquinaaprendizaje.
"Nuestro objetivo es desarrollar materiales y elementos informáticos que funcionen como sinapsis biológicas y neuronas, con vasta interconectividad y flexibilidad, para permitir sistemas autónomos que operan de manera diferente a los dispositivos informáticos actuales y ofrecen nuevas funcionalidades y capacidades de aprendizaje", dijo JosephNajem, un investigador postdoctoral reciente en el Centro de Ciencias de Materiales Nanofásicos de ORNL, un Centro de Usuarios de la Oficina de Ciencia del DOE, y actual profesor asistente de ingeniería mecánica en Penn State.
El enfoque novedoso utiliza materiales blandos para imitar las biomembranas y simular la forma en que las células nerviosas se comunican entre sí.
El equipo diseñó una membrana celular artificial, formada en la interfaz de dos gotas de agua recubiertas de lípidos en el aceite, para explorar las propiedades electrofisiológicas dinámicas del material. A los voltajes aplicados, las cargas se acumulan en ambos lados de la membrana como energía almacenada,análogo a la forma en que funcionan los condensadores en los circuitos eléctricos tradicionales.
Pero a diferencia de los condensadores normales, 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 superficie y el grosor dependiendo de la actividad eléctrica. Estas membranas de cambio de forma podrían ajustarse como adaptativasfiltros para señales biofísicas y bioquímicas específicas.
"La nueva funcionalidad abre caminos para el procesamiento de señales no digitales y el aprendizaje automático modelado en la naturaleza", dijo Pat Collier de ORNL, 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.
La computación neuromórfica, modelada en el sistema nervioso, emplea arquitecturas que son fundamentalmente diferentes en que la memoria y el procesamiento de la señal se ubican en elementos de la memoria: memristors, memcapacitors y meminductors.
Estos "memelements" constituyen el hardware sináptico de los sistemas que imitan el procesamiento de la información natural, el aprendizaje y la memoria.
Los sistemas diseñados con memelements ofrecen ventajas en escalabilidad y bajo consumo de energía, pero el objetivo real es crear un camino alternativo a la inteligencia artificial, dijo Collier.
Aprovechar la biología podría permitir nuevas posibilidades de computación, especialmente en el área de "computación de borde", como tecnologías portátiles e integradas que no están conectadas a una nube, sino que toman decisiones sobre la marcha basadas en información sensorial y experiencia pasada.
La detección biológica ha evolucionado durante miles de millones de años 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.
El cómputo digital se basa en información digital, el lenguaje binario de unos y ceros que circula por los circuitos electrónicos. Puede emular el cerebro humano, pero sus componentes de estado sólido no calculan datos sensoriales como lo hace un cerebro.
"El cerebro calcula la información sensorial impulsada a través de las sinapsis en una red neuronal que es reconfigurable y moldeada por el aprendizaje", dijo Collier. "Incorporar 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 memelements en estado sólido, los elementos biomiméticos del equipo representan nuevas oportunidades para posibles redes neuronales "con picos" que pueden calcular datos naturales de manera natural.
Las redes neuronales con picos están destinadas a simular la forma en que las neuronas se disparan con potencial eléctrico y, si la señal es lo suficientemente fuerte, la transmiten a sus vecinos a través de sinapsis, forjando vías de aprendizaje que se podan con el tiempo para mayor eficiencia.
Una versión bioinspirada con procesamiento de datos analógico es un objetivo distante. La investigación actual en las primeras etapas se centra en el desarrollo de los componentes de los biocircuitos.
"Comenzamos 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 las neuronas", dijo Collier. "Nuestro memcapacitor va más allá de que realmente puedealmacenar energía como una carga eléctrica en la membrana, lo que permite la compleja actividad de 'integrar y disparar' de las neuronas necesarias para lograr redes densas capaces de realizar cálculos similares a los del cerebro ".
Los próximos pasos del equipo son explorar nuevos biomateriales y estudiar redes simples para lograr funcionalidades cerebrales más complejas con memelements.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DOE / Laboratorio Nacional de Oak Ridge . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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