Crean un microchip que contesta el cerebro humano

Ahora, un equipo de la Universidad de Massachusetts ha descubierto, mientras que procuraba entender mejor los nanocables de proteínas, de qué manera utilizar estos filamentos biológicos que conducen la electricidad para crear un dispositivo neuromórfico o bien «transistor de memoria». Utilizaron nanocables de proteínas desarrollados en UMass Amherst desde la bacteria Geobacter por el microbiólogo y coautor Derek Lovely, y efectuaron ensayos en los que el dispositivo alcanzó voltajes neurológicos.

Marcha de forma exageradamente eficaz con poquísima potencia, como lo hacen los cerebros humanos y con un tamaño cien veces más pequeño que el diámetro de un pelo humano. Y sí, es capaz de contestar la actividad de un cerebro biológico con exactamente el mismo voltaje neurológico.

“Esta es la primera vez que un dispositivo puede marchar al mismo nivel de voltaje que el cerebro. Absolutamente nadie habría aguardado que pudiésemos crear un dispositivo que sea tan eficaz a nivel de energía como las contrapartes biológicas en un cerebro. Todavía de esta manera, ahora tenemos patentiza real de las capacidades informáticas de ultra bajo consumo bien».

Los nanocables de proteínas conductores de electricidad de Geobacter ofrecen muchas ventajas sobre los costosos nanocables de silicio, que requieren productos químicos tóxicos y procesos de alta energía ser fabricados. Además de esto, son más estables en agua o bien fluidos anatómicos, una característica esencial para aplicaciones biomédicas.

No cabe duda de que este proyecto está lejos de estar concluido, esto es, conseguir ordenadores tan eficaces como el cerebro biológico, mas se trata de un paso verdaderamente señalado que acerca un tanto más la electrónica y la biología.

«Se puede modular la conductividad o bien la plasticidad de la sinapsis de nanocable-memristor a fin de que pueda imitar componentes biológicos para la computación inspirada en el cerebro. En comparación con un computador usual, este dispositivo tiene una capacidad de aprendizaje que no está basada en software», aclara Tianda Fu, líder del trabajo que publica la gaceta Nature.

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