Dispositivo similar al cerebro imita aprendizaje asociativo

Investigadores de la Universidad de Northwestern y la Universidad de Hong Kong han conseguido desarrollar un dispositivo informático capaz de aprender por asociación, fusionando almacenamiento y capacidad de memoria. La nueva herramienta imita la sinapsis, el contacto neuronal del cerebro humano, para construir recuerdos que le permitan aprender con el tiempo.

Nuevo dispositivo para el aprendizaje asociativo

En el nuevo dispositivo, los investigadores utilizaron transistores sinápticos (químicos electromagnéticos orgánicos), para almacenar y procesar simultáneamente la información.

Al conectar transistores sinápticos a un circuito neuromórfico, pudieron demostrar que el dispositivo simulaba el aprendizaje.

Las experiencias están en constante avance, pero no alcanza los niveles del cerebro humano, que supera fácilmente operaciones complejas como el reconocimiento de patrones, el control motor o la integración multisensorial.

Como los perros de Pavlov

El ejemplo más conocido de aprendizaje asociativo son los perros de Iván Pávlov, quienes salivaban cuando se les ponía la comida y también cuando sonaba una campana que asociaban a la comida. Independientemente de si les servían los alimentos.

Para acondicionar el circuito, los investigadores utilizaron luz pulsada LED y luego aplicaron presión para activar el voltaje. La presión sería la comida de los perros, y la luz, la campana.

Después de solamente un ciclo de entrenamiento, el circuito realizó una conexión entre la luz y la presión. Posteriormente de que desarrollaron cinco ciclos, el circuito asoció a los dos de forma significativa.

La luz, por sí sola, tuvo la capacidad de disparar una señal o «respuesta incondicionada».

El circuito está hecho de polímeros blandos, capaces de integrarse en dispositivos electrónicos, robótica inteligente, así como en dispositivos implantables para medicina, en entornos biológicos vivos e incluso interactuando con el cerebro.

Éxito del equipo internacional

Según Jonathan Rivnav, autor principal, esto se ha conseguido gracias a la plasticidad de sinapsis con la que cuenta el cerebro.

El tipo de sinapsis logrado en los experimentos permite que el cerebro pueda trabajar en paralelo, tolerando algunas anomalías y comportándose más eficientemente, desde el punto de vista energético.

El éxito conseguido se debe, fundamentalmente, a que se logró crear un transistor orgánico y plástico que puede imitar las funciones clave de una sinapsis biológica.

El descubrimiento en sí consistió en poder asociar la luz con la presión y conseguir que siguiera funcionando aún si fallaban algunos componentes. De esta forma, se superaron las limitaciones de la computación tradicional.

Los sistemas informáticos separan, físicamente, la memoria y la lógica y, para realizar cualquier tarea, el equipo debe recuperar información de una unidad de memoria. Al reunir las funciones separadas, aseguró Ji, se ahorra espacio y gastos de energía.

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