Un equipo de ingenieros de la Universidad Northwestern logró recientemente un gran avance al desarrollar neuronas artificiales impresas que pueden interactuar directamente con células cerebrales reales. Estos dispositivos no sólo son suaves, flexibles y baratos de fabricar, sino que también pueden producir señales eléctricas muy similares a las de las neuronas vivas. En pruebas de laboratorio con cortes de tejido cerebral de ratón, las neuronas artificiales estimularon con éxito neuronas reales y provocaron respuestas mensurables. Este logro demuestra un nivel sin precedentes de compatibilidad entre los sistemas electrónicos y las redes neuronales biológicas.
Esta investigación abre importantes vías para que los dispositivos electrónicos puedan comunicarse con el sistema nervioso. Se espera que la tecnología respalde el desarrollo de interfaces cerebro-computadora y dispositivos neuroprótesis, incluidos implantes diseñados para restaurar la audición, la visión o el movimiento. Al mismo tiempo, los hallazgos también apuntan a un futuro de informática más eficiente. Al replicar la forma en que las neuronas envían señales (una característica fundamental del cerebro como sistema informático conocido con mayor eficiencia energética), el hardware de próxima generación podrá manejar tareas complejas utilizando mucha menos energía que los sistemas actuales.
La investigación fue publicada en la revista Nature Nanotechnology el 15 de abril. "El mundo en el que vivimos hoy está dominado por la inteligencia artificial. Para hacer que la inteligencia artificial sea más inteligente, es necesario entrenarla con más y más datos. Este entrenamiento intensivo en datos conduce a enormes problemas de consumo de energía. Por lo tanto, debemos desarrollar hardware más eficiente para procesar big data e inteligencia artificial. Dado que el cerebro es cinco órdenes de magnitud más eficiente energéticamente que las computadoras digitales, es razonable buscar inspiración en el cerebro para la próxima generación de informática".
A medida que aumentan las necesidades informáticas, los sistemas tradicionales responden a estos desafíos agregando más componentes de los mismos. Los chips modernos contienen miles de millones de transistores dispuestos sobre una pieza plana y rígida de silicio, y cada elemento realiza la misma función. Una vez fabricados, estos sistemas no se pueden cambiar. El cerebro funciona de manera completamente diferente. Está compuesto por múltiples tipos de neuronas, cada una con funciones especializadas, organizadas en una suave red tridimensional. Estas redes se adaptan continuamente, forman nuevas conexiones y remodelan las conexiones existentes a medida que se produce el aprendizaje. "El silicio alcanza complejidad al tener miles de millones de dispositivos idénticos. Todo es idéntico, rígido y fijo una vez fabricado. El cerebro es todo lo contrario. Es heterogéneo, dinámico y tridimensional. Para avanzar en esa dirección, necesitamos nuevos materiales y nuevas formas de construir la electrónica", explicó Hessam.
Aunque las neuronas artificiales se han creado antes, la mayoría producía señales que eran demasiado simples. Para generar comportamientos más complejos, los ingenieros suelen confiar en redes grandes, lo que aumenta el consumo de energía. Para igualar mejor el comportamiento de las neuronas reales, los investigadores diseñaron su dispositivo utilizando materiales suaves e imprimibles. Crearon tintas electrónicas especializadas a partir de láminas de disulfuro de molibdeno, un material que funciona como semiconductor mientras que el grafeno actúa como conductor. Estas tintas se depositan sobre superficies de polímeros flexibles mediante un método llamado impresión por chorro de aerosol.
Anteriormente, el componente polimérico de estas tintas se consideraba un inconveniente porque interfiere con el flujo eléctrico, por lo que normalmente se eliminaba después de la impresión. En este caso, el equipo de investigación lo aprovechó. "En lugar de eliminar completamente el polímero, lo descomponemos parcialmente", dijeron los investigadores. "Luego, cuando hacemos pasar una corriente eléctrica a través del dispositivo, impulsamos aún más la descomposición del polímero. Esta descomposición se produce de una manera espacialmente no uniforme, lo que lleva a la formación de filamentos conductores, de modo que todo el flujo de corriente se limita a un área estrecha en el espacio". Este camino conductor estrecho crea una respuesta eléctrica repentina similar al disparo de una neurona. Como resultado, las neuronas artificiales pueden producir una amplia variedad de señales, incluidos picos únicos, disparos constantes y patrones de ráfagas, que imitan fielmente la actividad neuronal real. Debido a que cada dispositivo puede manejar señales más complejas, en general se requieren menos componentes, lo que podría mejorar significativamente la eficiencia de los futuros sistemas informáticos.
Para determinar si estas neuronas artificiales podrían interactuar con sistemas biológicos reales, el equipo de investigación colaboró con Indira Raman, profesora de neurobiología en la Escuela Weinberg. Su equipo aplicó señales artificiales a rodajas de cerebelo de ratón. Los resultados mostraron que estos picos eléctricos coincidían con características clave de la actividad neuronal natural, incluidos el momento y la duración. Estas señales activan de manera confiable neuronas reales y activan circuitos neuronales de manera similar a las señales cerebrales naturales. "Otros laboratorios han intentado fabricar neuronas artificiales a partir de materiales orgánicos, pero funcionan demasiado lentamente", dijo Hessam. "O usan óxidos metálicos, que son demasiado rápidos. Estamos en una escala de tiempo que no se ha demostrado antes en neuronas artificiales. Se pueden ver neuronas vivas respondiendo a nuestras neuronas artificiales. Así que hemos demostrado que señales que no sólo tienen la escala de tiempo correcta, sino también la forma de punta correcta, pueden interactuar directamente con las neuronas vivas".
Este nuevo enfoque también ofrece ventajas medioambientales y prácticas. El proceso de fabricación es simple y rentable, y el método de impresión aditiva utiliza los materiales de manera eficiente y reduce el desperdicio colocándolos solo donde se necesitan. A medida que los sistemas de inteligencia artificial continúan expandiéndose, mejorar la eficiencia energética es particularmente importante. Los grandes centros de datos ya consumen grandes cantidades de electricidad y requieren grandes cantidades de agua para su refrigeración. "Para satisfacer las necesidades energéticas de la IA, las empresas de tecnología están construyendo centros de datos a escala de gigavatios alimentados por plantas de energía nuclear dedicadas", señaló Hessam. "Está claro que este enorme consumo de energía limitará una mayor expansión de la informática, porque es difícil imaginar que la próxima generación de centros de datos requiera 100 plantas de energía nuclear. Otro problema es que cuando se disipan gigavatios de energía, se genera mucho calor. Debido a que los centros de datos se enfrían con agua, la IA está ejerciendo una gran presión sobre el suministro de agua. No importa cómo se mire, necesitamos desarrollar hardware más eficiente desde el punto de vista energético para la IA".
Esta investigación fue apoyada por la Fundación Nacional de Ciencias.