Texto publicado por víctor josé diana

neuronas, conectadas por sinapsis que no sólo completan infinidad de
circuitos lógicos, sino que continuamente se adaptan a los estímulos,
reforzándose algunas conexiones al tiempo que se debilitan otras. A ese
proceso le llamamos aprendizaje, y permite un tipo de procesos
computacionales rápidos y altamente eficientes que están fuera del alcance
de las mejores supercomputadoras actuales.

Un grupo de especialistas en ciencia de los materiales, en la Escuela de
Ingeniería y Ciencias Aplicadas (SEAS), adscrita a la Universidad de
Harvard, y ubicada en Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos, ha creado
ahora un nuevo tipo de transistor que imita el comportamiento de una
sinapsis. Este novedoso dispositivo modula el flujo de información en un
circuito y se adapta físicamente a los cambios en las señales.

Aprovechando algunas propiedades inusuales en materiales modernos, este
singular transistor sináptico, el primero de su tipo, podría marcar el
comienzo de un nuevo tipo de inteligencia artificial: Una que no se basa en
algoritmos inteligentes, sino en la propia arquitectura física de un
ordenador.

La mente humana cuenta con habilidades fuera del alcance de una
supercomputadora y además consume tan solo el equivalente a unos 20 vatios
de energía (aproximadamente lo mismo que una lámpara doméstica de bajo
consumo), nada que ver con el gasto de megavatios de las supercomputadoras.
Por tanto, ofrece a los ingenieros un modelo natural a seguir.

El transistor demostrado por el equipo de Shriram Ramanathan y Jian Shi es
un análogo de la sinapsis en el cerebro. Cada vez que una neurona inicia una
acción y otra neurona reacciona, la sinapsis entre ellas aumenta la fuerza
de su conexión. Y cuanto más rápido las neuronas se activen ("disparen" su
señal eléctrica) en cada ocasión, más fuerte será la conexión sináptica. En
esencia, la sinapsis memoriza la acción entre las neuronas.

Mientras que sobre una sinapsis biológica actúan receptores e iones de
calcio, la versión artificial alcanza la misma plasticidad con iones de
oxígeno. Cuando se aplica un voltaje, estos iones entran y salen de la
retícula cristalina de una película muy delgada (80 nanómetros) de niquelato
de samario, que actúa como canal sináptico entre dos terminales de platino
("axón" y "dendrita". La concentración variable de iones en el niquelato
aumenta o disminuye su conductancia (o sea, su capacidad para transportar
información en una corriente eléctrica) y, al igual que en una sinapsis
natural, la fortaleza de la conexión depende de la velocidad con que se
emita y reciba la señal eléctrica.

En este chip de silicio se pueden apreciar varios prototipos del transistor
sináptico. (Foto: Eliza Grinnell, SEAS Communications)

Estructuralmente, el dispositivo consta de un semiconductor de niquelato que
está entre dos electrodos de platino y al lado de un pequeño depósito de
líquido iónico. Un circuito multiplexor externo convierte el tiempo que
tarda en propagarse la señal en un valor de voltaje que aplica al líquido
iónico, creando un campo eléctrico que hace que los iones entren o salgan
del niquelato. El dispositivo completo, de sólo unos cientos de micrones de
largo, está instalado en un chip de silicio.

El transistor sináptico ofrece varias ventajas inmediatas sobre los
transistores de silicio tradicionales. Para empezar, no está limitado al
sistema binario de unos y ceros.

Este sistema cambia su conductancia de manera analógica, en el sentido de
que lo hace con una gradación (equiparable a regular un valor moviendo un
control deslizante tradicional en vez de saltar digitalmente desde el valor
1 al 2, etc.) y los cambios se realizan a medida que cambia la composición
del material. Sería muy poco viable utilizar CMOS, la tecnología de los
circuitos tradicionales, para imitar una sinapsis, porque las sinapsis
biológicas reales tienen un número prácticamente ilimitado de estados
posibles, no sólo "activo" o "inactivo";.

El transistor sináptico ofrece otra ventaja: Memoria no volátil, lo cual
implica que aunque se interrumpa el suministro eléctrico, el dispositivo
recuerda su estado.

Además, el nuevo transistor es inherentemente eficiente en cuanto a energía,
debido a su gran sensibilidad. Una excitación muy pequeña permite obtener
una señal grande, por lo que la energía de entrada necesaria para activar
este cambio puede ser muy pequeña.

El niquelato como base de un sistema también es un firme candidato a ser
integrado perfectamente a los sistemas existentes basados en el silicio.

El comportamiento del "aprendizaje" del dispositivo es bastante
independiente de la temperatura, y ello representa una gran ventaja. Su
funcionamiento es viable en un rango que va desde aproximadamente la
temperatura ambiente hasta 160 grados centígrados y quizá incluso más.

En principio, un sistema que integre millones de transistores sinápticos
diminutos podría llevar la computación a una nueva era de alto rendimiento
ultraeficiente, y quizás al desarrollo de una forma inequívoca y definitiva
de inteligencia artificial, es decir de computadoras capaces de pensar.

En el trabajo de investigación y desarrollo también han participado Sieu D.
Ha, You Zhou y Frank Schoofs.