Investigadores revelan productos electrónicos que imitan el cerebro humano en un aprendizaje eficiente

Investigadores revelan productos electrónicos que imitan el cerebro humano en un aprendizaje eficiente

Una representación gráfica de nanocables de proteínas (verde) recolectados del microbio Geobacter (naranja) facilita el funcionamiento del dispositivo de memoria electrónica (plata) con voltajes biológicos, emulando los componentes neuronales (uniones azules) en un cerebro. Crédito: Laboratorio UMass Amherst / Yao

Hace solo 10 años, los científicos que trabajaban en lo que esperaban que abriera una nueva frontera de la informática neuromórfica solo podían soñar con un dispositivo que utilizara herramientas en miniatura llamadas memristors que funcionarían / ​​funcionarían como sinapsis cerebrales reales.


Pero ahora, un equipo de la Universidad de Massachusetts, Amherst, descubrió, mientras se dirigían a comprender mejor los nanocables de proteínas, cómo utilizar estos filamentos biológicos que conducen la electricidad para crear un dispositivo de memoria neuromórfica o “transistor de memoria”. Funciona de manera extremadamente eficiente con muy poca potencia, como lo hacen los cerebros, para transportar señales entre las neuronas. Los detalles están en Comunicaciones de la naturaleza.

Como primer autor Tianda Fu, un Ph.D. El candidato en ingeniería eléctrica e informática, explica, uno de los mayores obstáculos para la computación neuromórfica, y uno que lo hizo parecer inalcanzable, es que la mayoría de las computadoras convencionales funcionan a más de 1 voltio, mientras que el cerebro envía señales llamadas potenciales de acción entre las neuronas alrededor de 80 milivoltios, muchas veces más bajos. Hoy, una década después de los primeros experimentos, el voltaje del memristor se ha logrado en un rango similar al de la computadora convencional, pero estar por debajo de eso parecía improbable, agrega.

Fu informa que al usar nanocables de proteínas desarrollados en UMass Amherst a partir de la bacteria Geobacter por el microbiólogo y coautor Derek Lovely, ahora ha realizado experimentos en los que los memristores han alcanzado voltajes neurológicos. Esas pruebas se llevaron a cabo en el laboratorio del investigador y coautor de ingeniería eléctrica e informática Jun Yao.

Yao dice: “Esta es la primera vez que un dispositivo puede funcionar al mismo nivel de voltaje que el cerebro. La gente probablemente ni siquiera se atrevió a esperar que pudiéramos crear un dispositivo que sea tan eficiente en energía como sus contrapartes biológicas en un cerebro, pero ahora tenemos evidencia realista de capacidades informáticas de potencia ultra baja. Es un avance conceptual y creemos que va a causar mucha exploración en la electrónica que funciona en el régimen de voltaje biológico “.

Lovely señala que los nanocables de proteínas conductores de electricidad de Geobacter ofrecen muchas ventajas sobre los caros nanocables de silicio, que requieren productos químicos tóxicos y procesos de alta energía para producir. Los nanocables de proteínas también son más estables en agua o fluidos corporales, una característica importante para aplicaciones biomédicas. Para este trabajo, los investigadores cortan los nanocables de las bacterias para que solo se use la proteína conductora, agrega.

Fu dice que él y Yao se habían propuesto poner a prueba los nanocables purificados, para ver de qué son capaces a diferentes voltajes, por ejemplo. Experimentaron con un patrón intermitente de carga positiva-negativa enviada a través de un pequeño hilo de metal en un memristor, que crea un interruptor eléctrico.

Utilizaron un hilo metálico porque los nanocables de proteínas facilitan la reducción de metales, cambiando la reactividad de iones metálicos y las propiedades de transferencia de electrones. Lovely dice que esta capacidad microbiana no es sorprendente, porque los nanocables bacterianos salvajes respiran y reducen químicamente los metales para obtener su energía de la misma manera que respiramos oxígeno.

A medida que los pulsos de encendido y apagado crean cambios en los filamentos metálicos, se crean nuevas ramificaciones y conexiones en el pequeño dispositivo, que es 100 veces más pequeño que el diámetro de un cabello humano, explica Yao. Crea un efecto similar al aprendizaje (nuevas conexiones) en un cerebro real. Y agrega: “Se puede modular la conductividad o la plasticidad de la sinapsis de nanocable-memristor para que pueda emular componentes biológicos para la computación inspirada en el cerebro. En comparación con una computadora convencional, este dispositivo tiene una capacidad de aprendizaje que no está basada en software. “

Fu recuerda: “En los primeros experimentos que hicimos, el rendimiento del nanocable no fue satisfactorio, pero fue suficiente para continuar”. Durante dos años, vio una mejora hasta un fatídico día en que sus ojos y los de Yao quedaron cautivados por las mediciones de voltaje que aparecían en la pantalla de una computadora.

“Recuerdo el día que vimos este gran rendimiento. Observamos la computadora mientras se medía el barrido de voltaje actual. Seguía funcionando de manera intermitente y nos dijimos el uno al otro: ‘Wow, está funcionando’. Fue muy sorprendente y muy alentador “.

Fu, Yao, Lovely y sus colegas planean seguir este descubrimiento con más investigación sobre los mecanismos y “explorar completamente la química, la biología y la electrónica” de los nanocables de proteínas en los memristores, dice Fu, además de posibles aplicaciones, que podrían incluir un dispositivo para monitorizar la frecuencia cardíaca, por ejemplo. Yao agrega: “Esto ofrece esperanza en la posibilidad de que algún día este dispositivo pueda hablar con neuronas reales en sistemas biológicos”.


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Más información:
Memorizadores de biovoltaje bioinspirados, Comunicaciones de la naturaleza, DOI: 10.1038 / s41467-020-15759-y , https://www.nature.com/articles/s41467-020-15759-y

Proporcionado por
Universidad de Massachusetts Amherst

Citación:
                                                 Los investigadores desvelan la electrónica que imita el cerebro humano en un aprendizaje eficiente (2020, 20 de abril)
                                                 Consultado el 20 de abril de 2020
                                                 de https://phys.org/news/2020-04-unveil-electronics-mimic-human-brain.html

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