Prototipo de neurona artificial: las ranuras nanofluídicas pueden desempeñar el papel de canales iónicos y permitir que las neuronas se comuniquen. Los grupos de iones logran el transporte de iones que provoca esta comunicación. Crédito: © Paul Robin, ENS Laboratoire de Physique (CNRS / ENS-PSL / Sorbonne Université / Université de Paris).
La electrónica inspirada en el cerebro es objeto de una intensa investigación. Científicos del CNRS y la Ecole Normale Supérieure – PSL teorizaron cómo desarrollar neuronas artificiales utilizando, como células nerviosas, iones para transportar información. Su trabajo, publicado en Science el 6 de agosto de 2021, informa que los dispositivos hechos de una sola capa de agua que transportan iones dentro de las nano-rendijas de grafeno tienen la misma capacidad de transmisión que una neurona.
Con un consumo de energía equivalente a dos plátanos al día, el cerebro humano puede realizar muchas tareas complejas. Su alta eficiencia energética depende principalmente de su unidad base, la neurona, que tiene una membrana con poros nanométricos denominados canales iónicos, que se abren y cierran según los estímulos recibidos. Las corrientes de iones resultantes crean una corriente eléctrica responsable de emitir potenciales de acción, señales que permiten que las neuronas se comuniquen entre sí.
La inteligencia artificial puede realizar todas estas tareas, pero solo a costa de un consumo de energía decenas de miles de veces mayor que el del cerebro humano. Por lo tanto, el desafío de la investigación actual consiste en diseñar sistemas electrónicos que sean tan eficientes energéticamente como el cerebro humano, por ejemplo, utilizando iones, no electrones, para transportar información. Por eso, 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 ENS Laboratoire de Physique (CNRS / ENS-PSL / Sorbonne Université / Université de Paris) muestra cómo construir un prototipo de una neurona artificial formada por rendijas de grafeno extremadamente delgadas que contienen una sola capa de moléculas de agua. .1
Los científicos han demostrado que, bajo el efecto de un campo eléctrico, los iones de esta capa de agua se agrupan en grupos alargados y desarrollan una propiedad conocida como efecto memristor: estos grupos retienen algunos de los estímulos recibidos en el pasado. Para repetir la comparación con el cerebro, las rendijas de grafeno reproducen canales de iones, grupos y flujos de iones. Y, utilizando herramientas teóricas y digitales, los científicos han demostrado cómo ensamblar estos grupos para reproducir el mecanismo físico de emitir potenciales de acción y así transmitir información.
Este trabajo teórico continúa de forma experimental dentro del equipo francés, en colaboración con científicos de la Universidad de Manchester (Reino Unido). El objetivo ahora es probar experimentalmente que tales sistemas pueden implementar algoritmos de aprendizaje simples que pueden servir como base para las memorias electrónicas del mañana.
Los grados:
1 Recientemente inventado en Manchester por el grupo de André Geim (Premio Nobel de Física 2010)
Referencia: “Modelización de la memoria emergente y de voltaje máximo en el transporte de iones a través de ranuras de Angstrom” por Paul Robin, Nikita Kavokine y Lydéric Bocquet, 6 de agosto de 2021, Science.
DOI: 10.1126 / science.abf7923
