El cerebro humano es uno de los órganos del cuerpo que más interés despierta en la comunidad científica. De hecho, son múltiples los esfuerzos que se han hecho en las últimas décadas para entender su funcionamiento o la forma en la que almacena información. También se ha llegado a intentar replicar la conectividad de las neuronas biológicas en chips e, incluso, se ha explorado por medio de distintos avances tecnológicos cómo hacer para que la robótica o la inteligencia artificial (IA) imiten el cerebro de los seres humanos.
Los propósitos son los siguientes: tener máquinas que aprendan mucho más eficientemente; mejorar el alcance del machine learning y de la inteligencia artificial, en general, al imitar la forma de aprender del cerebro en distintos dispositivos o chips, entre otros. De allí que un equipo dirigido por ingenieros de la Universidad de Purdue haya informado recientemente que lograron crear un dispositivo electrónico con la capacidad de ser reconfigurado de forma dinámica. Este chip es capaz de procesar información a través de pulsos eléctricos.
Pero, ¿cuáles son los alcances de esta investigación y cómo funciona? ¿Y cuál es su relación con el cerebro humano? ¡Sigue leyendo este artículo de Futuro Eléctrico y entérate de todos los detalles!
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¿Cómo funcionan estos dispositivos electrónicos?
Este dispositivo electrónico es una especie de hardware, que puede ser clave para la fabricación de mentes o cerebros sintéticos. Los científicos a cargo de esta investigación, en conversación con la revista Sciencie a principios de mes, informaron que el funcionamiento de estos chips es posible porque la física interna crea una estructura dinámica para una red neuronal artificial.
De igual forma, por la reconfiguración receptiva del dispositivo, se logra que la estructura dinámica pueda evaluar y completar adecuadamente un tipo específico de tarea, una vez que ha recibido un gran conjunto de datos. O sea, que estos dispositivos electrónicos permitirán a la IA integrarse directamente al hardware.
Por su parte, estos chips tendrán una forma rectangular y serán fabricados con niquelato de perovskita. Esto es una ventaja, debido a que sus propiedades eléctricas pueden ser alteradas cuando cambia la concentración de iones de hidrógeno a diferentes voltajes. Con estos iones de hidrógeno se pueden producir configuraciones que repliquen una completa gama de componentes electrónicos al crear distintos patrones de conductividad.
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Es decir, cuando hay menos hidrógeno en el centro del dispositivo se da un proceso de sinapsis. O, en palabras más simples, imita la función del cerebro que almacena información. Sin embargo, cuando hay más hidrógeno en ese mismo lugar este pasa a actuar tal como lo haría una neurona biológica.
Al respecto, Shriram Ramanathan, profesor de la Escuela de Ingeniería de Materiales de la Universidad Purdue y autor principal de la investigación, sostuvo:
Si queremos construir una computadora o una máquina inspirada en el cerebro, entonces, en consecuencia, queremos tener la capacidad de programar, reprogramar y cambiar el chip continuamente.
Algunas de sus características
Dentro de las características de estos chips se encuentran que los iones de hidrógeno son bastante estables. En ese sentido, en estudios de laboratorio se notó que permanecieron en su lugar durante al menos seis meses sin pérdida de resistencia. Además, tras millones de ciclos su comportamiento siguió siendo bastante óptimo. Por otro lado, estos dispositivos serán fabricados usando tecnología convencional que se emplea para la construcción de chips tradicionales.
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¿Cuáles serán las aplicaciones de estos nuevos chips?
Simulaciones de redes neuronales
Por el momento, los responsables de esta investigación han implementado lo que denominaron como «computación de reservorio», una simulación basada en redes neuronales que ha superado con creces otros modelos teóricos y experimentales. ¿Cómo se podrá utilizar? En la clasificación de latidos del corazón o en tareas de reconocimiento de dígitos.
Adicionalmente, con estos dispositivos electrónicos se desarrolló una red neuronal llamada «crecimiento cuando sea necesario (GWR)». Según la explicación dada por los investigadores, se puede entender como una red autoorganizada que tiene un número fijo de neuronas. Lo extraordinario del GWR es que tiene la capacidad de crear y eliminar neuronas y conexiones, de acuerdo a la tarea que les sea solicitada.
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Creación de redes neuronales dinámicas en hardware
Esta investigación es desde ya un notable avance para la creación de redes neuronales dinámicas en hardware que puedan reconfigurarse, similar a lo que hace el cerebro humano. También actuará como resistencias, condensadores de memoria, neuronas artificiales y sinapsis artificiales, cambiando completamente el escenario donde la IA aprenda constantemente igual que el cerebro. Ahora, tras este estudio, se espera que se tenga una plataforma artificial para que las máquinas aprendan a lo largo de su vida útil.
Sin duda, esta investigación es totalmente extraordinaria. Tanto así que los investigadores esperan en los próximos años combinar estos dispositivos para crear chips a gran escala, aunque reconocen que esto será un reto gigantesco. ¿Cuánto faltará para tener con nosotros un cerebro de silicio que pueda reconfigurarse como nuestro cerebro?
Finalmente, con esta «modificación de hardware» se puede resolver de una vez por todas los limitantes que afectan el rendimiento de los vehículos autónomos o de los robots espaciales. Esto se debe a que los cerebros artificiales ya no serán pensados para tener una estructura rígida y concreta, sino que cambiarán sobre la marcha.
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