Un nuevo interruptor superconductor, es capaz de «aprender» como un sistema biológico y podría conectar procesadores y almacenar datos en ordenadores futuros que operen como el cerebro humano.

El interruptor NIST, fabricado en el National Institute of Standards and Technology de EEUU y descrito en Science Advances, se llama sinapsis, como su contraparte biológica, y proporciona la pieza que faltaba para las llamadas computadoras neuromórficas.

Concebido como un nuevo tipo de inteligencia artificial, tales computadoras podrían impulsar la percepción y la toma de decisiones para aplicaciones tales como automóviles sin conductor y diagnóstico de cáncer.

Una sinapsis es una conexión o cambio entre dos células cerebrales. La sinapsis artificial del NIST (un cilindro metálico achatado de 10 micrómetros de diámetro) es similar a la real, ya que puede procesar los picos eléctricos entrantes para personalizar las señales de salida. Este procesamiento se basa en un diseño interno flexible que puede ser ajustado por la experiencia o su entorno.

Cuantas más conexiones entre células o procesadores, más fuerte es la conexión. Tanto la sinapsis real como la artificial pueden mantener circuitos viejos y crear otros nuevos. Incluso mejor que la real, la sinapsis NIST puede realizar conexiones mucho más rápido que el cerebro humano –mil millones de veces por segundo, en comparación con los 50 veces por segundo de una célula cerebral–, usando solo un soplo de energía, alrededor de una diezmilésima parte una sinapsis humana.

En términos técnicos, la energía precisa es inferior a 1 attojulio, inferior a la energía de fondo a temperatura ambiente y a la par con la energía química que une dos átomos en una molécula.
«La sinapsis NIST tiene menores necesidades de energía que la sinapsis humana, y no conocemos ninguna otra sinapsis artificial que consuma menos energía», dijo en un comunicado el físico del NIST Mike Schneider.

La nueva sinapsis se usaría en computadoras neuromórficas hechas de componentes superconductores, que pueden transmitir electricidad sin resistencia, y por lo tanto, serían más eficientes que otros diseños basados en semiconductores o software. Los datos se transmitirían, procesarían y almacenarían en unidades de flujo magnético. Se han desarrollado dispositivos superconductores que imitan las células cerebrales y las líneas de transmisión, pero hasta ahora, las sinapsis eficientes -una pieza crucial- no han sido logradas.

El cerebro es especialmente poderoso para tareas como el reconocimiento de contexto porque procesa datos en secuencia y simultáneamente y almacena memorias en sinapsis en todo el sistema. Una computadora convencional procesa los datos solo en secuencia y almacena la memoria en una unidad separada.

La sinapsis NIST es una unión Josephson, utilizada durante mucho tiempo en los estándares de tensión NIST. Estas uniones son un sándwich de materiales superconductores con un aislante como relleno. Cuando una corriente eléctrica a través de la unión excede un nivel llamado corriente crítica, se producen picos de tensión. La sinapsis usa electrodos estándar de niobio pero tiene un relleno único hecho de nanoescala de manganeso en una matriz de silicio.

Fuente: Europa Press