Podrá usarse también para fabricar ordenadores con capacidad de aprendizaje o piezas de dispositivos de inteligencia artificial
Durante décadas, los científicos han soñado con fabricar sistemas computacionales que imiten las capacidades del cerebro humano. Ahora, un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), en Estados Unidos, ha conseguido crear un chip que imita la adaptación de las neuronas a cualquier información novedosa, a través de la actividad de sus canales iónicos. El avance tendrá interesantes aplicaciones. Por ejemplo, podría dar lugar a prótesis neuronales que funcionen de manera coordinada con la actividad cerebral corriente. Por Yaiza Martínez.
Chip desarrollado por los investigadores del MIT. Fuente: MIT.
Durante décadas, los científicos han soñado con fabricar sistemas
computacionales que imiten las capacidades del cerebro humano.
En esta dirección, se han conseguido ya algunos avances, como una aplicación informática que imita a la memoria humana, desarrollada este mismo año por especialistas de la Universidad de Illinois, o como la Máquina de la Creatividad, un dispositivo capaz de generar ideas nuevas, creado en 2004 por un informático de la compañía Imagination Engines, Inc.
Ahora, un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), en Estados Unidos, ha dado un importante paso hacia la consecución de ordenadores capaces de aprender como los humanos, gracias al diseño de un chip que imita la adaptación de las neuronas del cerebro a cualquier información novedosa.
Se cree que esta capacidad de adaptación neuronal, conocida como plasticidad, subyace a muchas de las funciones cerebrales, como el aprendizaje o la memoria.
Imitación artificial de procesos neuronales reales
Según se explica en un comunicado del MIT, con unos 400 transistores, este circuito integrado o chip, fabricado en silicio, en concreto es capaz de emular la actividad de las sinapsis neuronales. Las sinapsis son las conexiones entre dos neuronas que posibilita que la información fluya de una neurona a otra.
Se calcula que en el cerebro humano hay unos 100 mil millones de neuronas. Cada una de ellas forma sinapsis con muchas otras neuronas. Las sinapsis son posibles gracias a que las llamadas neuronas presinápticas liberan neurotransmisores, como glutamato o GABA, que se unen a la membrana celular de otras neuronas, las postsinápticas.
Como consecuencia de este proceso, se activan los canales iónicos (proteínas que contienen poros acuosos que, cuando se abren, permiten el paso selectivo de iones específicos) de la membrana celular de las neuronas.
Los cambios y las aperturas de estos canales modifican el potencial eléctrico de las células cerebrales. Si este potencial cambia de manera lo suficientemente drástica, las neuronas generan un impulso eléctrico conocido como potencial de acción.
En esta dirección, se han conseguido ya algunos avances, como una aplicación informática que imita a la memoria humana, desarrollada este mismo año por especialistas de la Universidad de Illinois, o como la Máquina de la Creatividad, un dispositivo capaz de generar ideas nuevas, creado en 2004 por un informático de la compañía Imagination Engines, Inc.
Ahora, un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), en Estados Unidos, ha dado un importante paso hacia la consecución de ordenadores capaces de aprender como los humanos, gracias al diseño de un chip que imita la adaptación de las neuronas del cerebro a cualquier información novedosa.
Se cree que esta capacidad de adaptación neuronal, conocida como plasticidad, subyace a muchas de las funciones cerebrales, como el aprendizaje o la memoria.
Imitación artificial de procesos neuronales reales
Según se explica en un comunicado del MIT, con unos 400 transistores, este circuito integrado o chip, fabricado en silicio, en concreto es capaz de emular la actividad de las sinapsis neuronales. Las sinapsis son las conexiones entre dos neuronas que posibilita que la información fluya de una neurona a otra.
Se calcula que en el cerebro humano hay unos 100 mil millones de neuronas. Cada una de ellas forma sinapsis con muchas otras neuronas. Las sinapsis son posibles gracias a que las llamadas neuronas presinápticas liberan neurotransmisores, como glutamato o GABA, que se unen a la membrana celular de otras neuronas, las postsinápticas.
Como consecuencia de este proceso, se activan los canales iónicos (proteínas que contienen poros acuosos que, cuando se abren, permiten el paso selectivo de iones específicos) de la membrana celular de las neuronas.
Los cambios y las aperturas de estos canales modifican el potencial eléctrico de las células cerebrales. Si este potencial cambia de manera lo suficientemente drástica, las neuronas generan un impulso eléctrico conocido como potencial de acción.
Chisang Poon. Fuente: MIT.
Lo que han conseguido los investigadores del MIT es que los
transistores del nuevo chip imiten la actividad de los canales iónicos.
Mientras que la mayoría de los chips creados hasta ahora funcionan en un
modo binario, de encendido/apagado, en este nuevo chip un gradiente de
potencial eléctrico hace posible que la corriente fluya a través de los
transistores, de la misma forma que los iones fluyen a través de los
canales iónicos de las neuronas.
Además, según Chisang Poon, principal autor del avance e investigador de la Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology (HST), el chip permite “modular los parámetros de su circuito para armonizarlos con canales iónicos específicos”. Gracias a eso, “ahora, tenemos una manera de capturar cada proceso iónico producido en las neuronas”, añade el investigador.
Posibles aplicaciones
Anteriormente, los científicos habían desarrollado circuitos que podían emular la activación de un potencial de acción neuronal, pero no las circunstancias que producen dicha activación: “Si de verdad queremos imitar la función del cerebro de forma realista, tenemos que plasmar los procesos intracelulares de los canales iónicos”, afirma Poon.
Por tanto, este nuevo chip representa un avance significativo en el esfuerzo por incorporar los conocimientos sobre la biología de las neuronas y de la plasticidad cerebral a los chips.
Los investigadores planean usar su dispositivo para fabricar sistemas destinados a modelar funciones neuronales específicas, como las del proceso de la visión. Estos nuevos sistemas podrían ser mucho más veloces que los ordenadores actuales, que necesitan horas o días para simular un circuito cerebral simple, e incluso más rápidos que los sistemas biológicos imitados.
Otra aplicación potencial del avance es la fabricación de chips que puedan interactuar con los sistemas biológicos. Con ellos, podría facilitarse la comunicación entre prótesis neuronales, como las retinas artificiales, y el cerebro humano.
Por último, el chip creado podría ayudar a los neurocientíficos a conocer a fondo el funcionamiento del cerebro, y dar lugar al desarrollo de partes constitutivas de dispositivos de inteligencia artificial (IA).
El avance ha sido descrito en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Además de Chisang Poon, en la investigación han participado Mark Bear, profesor de neurociencias del MIT y Harel Shouval, de la Escuela de Medicina de la Universidad de Texas.
Además, según Chisang Poon, principal autor del avance e investigador de la Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology (HST), el chip permite “modular los parámetros de su circuito para armonizarlos con canales iónicos específicos”. Gracias a eso, “ahora, tenemos una manera de capturar cada proceso iónico producido en las neuronas”, añade el investigador.
Posibles aplicaciones
Anteriormente, los científicos habían desarrollado circuitos que podían emular la activación de un potencial de acción neuronal, pero no las circunstancias que producen dicha activación: “Si de verdad queremos imitar la función del cerebro de forma realista, tenemos que plasmar los procesos intracelulares de los canales iónicos”, afirma Poon.
Por tanto, este nuevo chip representa un avance significativo en el esfuerzo por incorporar los conocimientos sobre la biología de las neuronas y de la plasticidad cerebral a los chips.
Los investigadores planean usar su dispositivo para fabricar sistemas destinados a modelar funciones neuronales específicas, como las del proceso de la visión. Estos nuevos sistemas podrían ser mucho más veloces que los ordenadores actuales, que necesitan horas o días para simular un circuito cerebral simple, e incluso más rápidos que los sistemas biológicos imitados.
Otra aplicación potencial del avance es la fabricación de chips que puedan interactuar con los sistemas biológicos. Con ellos, podría facilitarse la comunicación entre prótesis neuronales, como las retinas artificiales, y el cerebro humano.
Por último, el chip creado podría ayudar a los neurocientíficos a conocer a fondo el funcionamiento del cerebro, y dar lugar al desarrollo de partes constitutivas de dispositivos de inteligencia artificial (IA).
El avance ha sido descrito en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Además de Chisang Poon, en la investigación han participado Mark Bear, profesor de neurociencias del MIT y Harel Shouval, de la Escuela de Medicina de la Universidad de Texas.
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