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Durante décadas, la neurociencia y la ingeniería han soñado con replicar la asombrosa eficiencia del cerebro humano. Las neuronas biológicas, esas células extraordinarias, procesan vastas cantidades de información con un consumo de energía mínimo, un rendimiento que los intentos artificiales anteriores no lograban igualar. Sin embargo, un equipo visionario de ingenieros de la Universidad de Massachusetts Amherst (EEUU) ha logrado un hito sin precedentes. Han desarrollado una neurona artificial que no solo dispara y aprende , sino que también responde a señales químicas exactamente como lo haría una neurona biológica . Este avance, publicado recientemente en Nature Communications , abre puertas inimaginables para la medicina y la computación.
Según Shuai Fu , estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica y computacional y coautor del estudio, la motivación es clara: "Nuestro cerebro procesa una cantidad enorme de datos, pero su uso de energía es muy, muy bajo, especialmente comparado con la cantidad de electricidad que se necesita para ejecutar un Modelo de Lenguaje Grande, como ChatGPT". De hecho, los investigadores estiman que el cuerpo humano es más de 100 veces más eficiente eléctricamente que un circuito convencional. Mientras un cerebro puede consumir apenas 20 vatios para tareas complejas, un modelo de IA comparable podría requerir más de un millón de vatios. Este abismo energético subraya la urgencia de desarrollar tecnologías neuromórficas, es decir, computadoras diseñadas para funcionar de manera similar al cerebro, que puedan cerrar esta brecha en la eficiencia energética. La creación de estos XPU por parte de OpenAI, en colaboración con Broadcom y TSMC, busca precisamente optimizar el hardware para reducir el consumo energético en modelos de lenguajes masivos, un esfuerzo que converge con esta nueva investigación para alcanzar una eficiencia sin precedentes. 💡
El Secreto: Nanohilos Proteicos de un "Super-Microorganismo" 🦠
El ingrediente revolucionario de esta neurona artificial no es silicio, sino un nanohilo de proteína sintetizado a partir de la bacteria Geobacter sulfurreducens . Este fascinante microorganismo es conocido por su "superpoder" de generar electricidad. Los ingenieros construyeron su neurona alrededor de un memristor (un resistor con memoria) fabricado con estos nanocables de proteína. Este ingenioso diseño reduce excesivamente el voltaje necesario para su funcionamiento , permitiendo que la neurona opere con apenas 60 milivoltios y corrientes diminutas de 1,7 nanoamperios, cifras directamente comparables a las de las neuronas biológicas.
Jun Yao , profesor asociado de ingeniería eléctrica y computacional en UMass Amherst y autor principal del estudio, destaca la magnitud del avance: "Las versiones anteriores de neuronas artificiales usaban 10 veces más voltaje y 100 veces más potencia que la que hemos creado. La nuestra registra solo 0,1 voltios, que es aproximadamente lo mismo que las neuronas de nuestros cuerpos". La clave reside en la capacidad del memristor de proteína para emular la plasticidad sináptica , la forma en que las neuronas biológicas ajustan la fuerza de sus conexiones en respuesta a la actividad, un concepto central en el aprendizaje y la memoria. Este material bioelectrónico, con su capacidad de reconfigurarse y "recordar" estados eléctricos pasados, es lo que permite una simulación tan campo de la dinámica neuronal.
Los investigadores lograron integrar este memristor en un circuito resistencia-condensador simple para replicar las fases críticas de actividad eléctrica de una neurona : la integración de carga (acumulación lenta), la despolarización rápida (el pico de activación) y la repolarización (el retorno al estado de reposo). Esta imitación precisa de la bioelectricidad es lo que distingue a esta neurona artificial.
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Reaccionando a lo Químico: Neuromodulación y Conexión con Tejido Vivo 💖
Uno de los logros más impactantes del equipo fue demostrar que su célula sintética puede reaccionar a su entorno químico . Incorporaron sensores capaces de rastrear sustancias como iones de sodio, dopamina y otros neurotransmisores, alterando el comportamiento eléctrico del circuito según lo que detecten. Este proceso, conocido como neuromodulación , es fundamental para el funcionamiento neuronal, permitiendo a las neuronas biológicas ajustar su actividad en función del "cóctel químico" que las rodea.
Para llevar la prueba un paso más allá, los investigadores conectaron su neurona artificial a células cardíacas humanas vivas . La neurona electrónica pudo leer la actividad de estas células y, de manera crucial, capturó en directo cómo modificaban su ritmo al recibir norepinefrina, un medicamento cardíaco común. Esta exitosa integración de la electrónica con tejido vivo marca un antes y un después en el desarrollo de interfaces biónicas , abriendo caminos para una comunicación bidireccional entre sistemas artificiales y biológicos.
Un Futuro Biónico de Ordenadores Cerebrales y Terapia Neural 🌟
Los resultados son, sin duda, impresionantes. Aunque la nueva neurona sintética es, por ahora, un prototipo que opera en placas de Petri, el salto tecnológico es enorme . Por primera vez, existe una tecnología capaz de unir lo electrónico con lo biológico de forma natural y con una eficiencia energética casi idéntica .
Este descubrimiento puede catalizar avances revolucionarios:
Computadoras neuromórficas: Máquinas que funcionan no solo inspiradas en el cerebro, sino como el cerebro humano, con una eficiencia energética y capacidad de procesamiento exponencialmente superiores a las actuales. Esto podría dar un impulso a las interfaces cerebro-ordenador , que aún están en sus primeras fases de desarrollo.
Reparación de circuitos neuronales: La posibilidad de "dialogar" directamente con el cerebro a nivel neuronal abre la puerta a nuevas terapias para enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer o el párkinson , reparando circuitos dañados o estableciendo nuevas conexiones funcionales.
Biosensores ultraeficientes: Según Jun Yao, los sensores actuales son "toscos e ineficientes" porque requieren amplificación eléctrica. "Los sensores construidos con nuestras neuronas de bajo voltaje podrían hacerlo sin ninguna amplificación en absoluto", lo que reduciría distribuidamente el consumo de energía y la complejidad del circuito en dispositivos de monitorización médica en tiempo real.
Este avance no solo promete una nueva era para la computación y la medicina, sino que también redefine nuestra comprensión de cómo la tecnología puede imitar e interactuar con la complejidad de la vida.
