Un equipo de investigación del Instituto de Tecnología Química (ITQ), un centro mixto del CSIC y la Universitat Politècnica de València (UPV), ha realizado una revisión científica sobre los dispositivos autooscilatorios, componentes electrónicos capaces de generar señales de manera autónoma y que pueden replicar ciertos mecanismos característicos de las neuronas. Este trabajo, que integra conocimientos de diversas disciplinas como la física, la química, la ciencia de materiales, la electroquímica y la ingeniería electrónica, busca avanzar hacia nuevas formas de computación inspiradas en el cerebro, abriendo la puerta a una nueva generación de hardware inteligente.
Los dispositivos autooscilatorios son capaces de imitar funciones neuronales esenciales, incluyendo la generación de impulsos eléctricos, la respuesta a estímulos e incluso la sincronización entre ellos. Esto les proporciona un potencial significativo para aplicaciones en campos tan variados como la inteligencia artificial, la robótica y el reconocimiento de patrones.
La investigación propone una visión común que facilita la comprensión del funcionamiento de estas distintas familias de dispositivos. A pesar de utilizar materiales y tecnologías diversas, muchos de estos dispositivos comparten un comportamiento similar al de las neuronas. Para arrojar luz sobre estas similitudes, el estudio utiliza la dinámica no lineal, que examina cómo los sistemas responden de manera compleja y variable ante distintos estímulos. Los autores sugieren que este enfoque podría ser clave para diseñar dispositivos más eficientes enfocados en la computación inspirada en el cerebro.
El trabajo también ofrece herramientas matemáticas para el análisis del comportamiento de los sistemas autooscilatorios, lo que permite investigar cómo pueden transitar de estados estables a la generación de oscilaciones y otros impulsos eléctricos. Esta investigación posicional se traduce en una guía para la creación de nuevos dispositivos que procesen información en función de las propiedades físicas de los materiales, de una forma que se asemeja más a la operación del cerebro que a la de las computadoras convencionales.
Entre las aplicaciones de esta innovadora tecnología se incluyen la creación de sistemas que se adaptan y aprenden en tiempo real, así como una posible reducción en el consumo energético. Estos dispositivos podrían simplificar el diseño de circuitos, integrando en un solo elemento las funciones de almacenamiento, procesamiento y adaptación de información.
Juan Bisquert, investigador destacado de la UPV y líder del grupo PROFUND en el ITQ, señala que la principal ventaja de estos sistemas radica en que la computación surge directamente de las propiedades físicas y dinámicas del dispositivo. A diferencia de los ordenadores tradicionales, que separan memoria y procesamiento, los osciladores logran combinar estas funciones en un único elemento físico, lo que podría resultar en una mayor eficiencia en tareas cognitivas.
La investigación está vinculada al proyecto ERC Advanced Grant PeroSpiker, cuyo objetivo es establecer los principios físicos y dinámicos que permiten que los materiales y dispositivos iónico-electrónicos exhiban funciones inspiradas en neuronas, tales como excitabilidad, generación de impulsos, oscilaciones, adaptación y memoria. Esta revisión ha sido elaborada por Gonzalo Rivera-Sierra, Roberto Fenollosa y Juan Bisquert, quienes continúan explorando el fascinante campo de la computación inspirada en el cerebro.
Fuente: Agencia Sinc
