El nuevo dispositivo desarrollado por científicos de la Universidad de Sídney y la Universidad de California utiliza una red de nanocables neuromórficos que imitan el funcionamiento de las neuronas para procesar y retener información de forma similar a un cerebro biológico.
Un equipo multidisciplinario de científicos especializados en nanotecnología, computación y neurología han creado un cerebro artificial que imita el funcionamiento de uno biológico. Los investigadores consideran que su innovador sistema inteligente podría revolucionar la computación e impulsar grandes avances tanto en la robótica como en la inteligencia artificial, al dotar a las máquinas con una capacidad de memoria y retención muy parecida a la de los seres humanos.
A través de un estudio titulado Online Dynamical Learning and Sequence Memory with Neuromorphic Nanowire Networks, publicado recientemente en la revista Nature, los investigadores presentaron los hallazgos más importantes de su nueva tecnología.
Según el científico del Instituto de Nanotecnología y Física de la Universidad de Sydney, Ruomin Zhu, quien lideró la investigación, “los resultados del estudio demuestran cómo el aprendizaje inspirado en el cerebro y las funciones de memoria que utilizan redes de nanocables se pueden aprovechar para procesar datos dinámicos en tiempo real”.
¿Cómo fue que hicieron para crear un sistema que imite las capacidades del cerebro humano?
El dispositivo que fue desarrollado en conjunto por investigadores de la Universidad de Sídney y la Universidad de California, se basa en nanocables neuromórficos que se alinean de manera autónoma para imitar las funciones de las neuronas y así aprender tanto a procesar como a almacenar información de manera similar al cerebro humano, a diferencia de los sistemas tradicionales que dependen de circuitos electrónicos y software para su funcionamiento.
El dispositivo se creó utilizando una técnica llamada “reducción hidrotérmica” para fundir nanocables de selenio con una solución de nitrato de plata con el fin de transformarlos en nanocables neuromórficos de seleniuro de plata, los cuales posteriormente fueron integrados en una cuadrícula 4×4 de múltiples semiconductores de 16 electrodos interconectados.
Lo anterior permitió que los nanocables formaran una red interconectada que imita la forma en que las neuronas están conectadas entre sí en el cerebro.
La gran diferencia es que, en lugar de transmitir señales eléctricas como las neuronas, los nanocables modulan su conductividad de forma autónoma para procesar y almacenar información.
El impacto del nuevo cerebro artificial en la industria 4.0
Para probar su funcionamiento, los científicos entrenaron al dispositivo con la base de datos MNIST, que contiene miles de imágenes de dígitos escritos a mano. Tras alimentar al dispositivo con estas imágenes, el cerebro artificial fue capaz de aprender y recordar rápidamente los patrones asociados con cada dígito, de hecho, el sistema pudo identificar y clasificar todos estos números y letras con una precisión del 93.4%.
Los científicos afirman que “este es el primer dispositivo capaz de clasificar dígitos escritos a mano del conjunto de datos MNIST utilizando nanocables neuromórficos integrados”. Esto significa que, a diferencia de los sistemas tradicionales que requieren de una memoria externa para almacenar información, este cerebro artificial puede retener información dentro de su propia estructura.
Finalmente, los investigadores confían en que este nuevo cerebro artificial podrá revolucionar por completo la computación y la robótica, ya que además acelerar la capacidad de aprendizaje, procesamiento y retención de información en las máquinas, al no requerir de una memoria externa para almacenar datos tiene el potencial de ser mucho más sustentable en comparación con los sistemas más avanzados que impulsan a la IA y los robots hoy en día, los cuales consumen una gran cantidad de energía para su funcionamiento.
