La inteligencia artificial puede realizar todas estas tareas, pero sólo a costa de un consumo energético decenas de miles de veces superior al del cerebro humano

Científicos del Centro Nacional para la Investigación Científica (CNRS) y de la Escuela Normal Superior de París, trabajaron en el desarrollo neuronas artificiales usando iones como células nerviosas para transportar la información y comprobaron que dispositivos fabricados con una sola capa de iones que transportan agua dentro de nanoesferas de grafeno tienen la misma capacidad de transmisión que una neurona, según publican en la revista ‘Science’.

Con un consumo de energía equivalente a dos plátanos al día, el cerebro humano puede realizar muchas tareas complejas. Su alta eficiencia energética depende en particular de su unidad base, la neurona, que tiene una membrana con poros nanométricos llamados canales iónicos, que se abren y cierran según los estímulos recibidos. Los flujos de iones resultantes crean una corriente eléctrica responsable de la emisión de potenciales de acción, señales que permiten a las neuronas comunicarse entre sí.

La inteligencia artificial puede realizar todas estas tareas, pero sólo a costa de un consumo energético decenas de miles de veces superior al del cerebro humano. Así que todo el reto de la investigación actual es diseñar sistemas electrónicos que sean tan eficientes energéticamente como el cerebro humano, por ejemplo, utilizando iones, y no electrones, para transportar la información.

Para ello, la nanofluídica, el estudio de cómo se comportan los fluidos en canales de menos de 100 nanómetros de ancho, ofrece muchas perspectivas

En un nuevo estudio, un equipo del Laboratorio de Física de la ENS (CNRS/ENS-PSL/Universidad de Sorbona/Universidad de París) muestra cómo construir un prototipo de neurona artificial formado por rendijas de grafeno extremadamente finas que contienen una sola capa de moléculas de agua.

Los científicos demostraron que, bajo el efecto de un campo eléctrico, los iones de esta capa de agua se reúnen en racimos alargados y desarrollan una propiedad conocida como efecto memristor: estos racimos retienen algunos de los estímulos recibidos en el pasado.

Repitiendo la comparación con el cerebro, las rendijas de grafeno reproducen los canales de iones, los racimos y los flujos de iones. Y, utilizando herramientas teóricas y digitales, los científicos demostraron cómo ensamblar estos clusters para reproducir el mecanismo físico de emisión de potenciales de acción y, por tanto, la transmisión de información.

Este trabajo teórico continúa experimentalmente en el equipo francés, en colaboración con científicos de la Universidad de Manchester (Reino Unido).

El objetivo ahora es demostrar experimentalmente que estos sistemas pueden implementar algoritmos de aprendizaje sencillos que pueden servir de base para las memorias electrónicas del futuro.

Fuente: televisa.com