Según lo publicado en Nature Communications, un equipo de investigadores franceses de la Universidad de Burdeos y del Centro Nacional para la Investigación Científica en Francia han desarrollado una sinapsis artificial que afirman que es capaz de aprender de manera autónoma. Recordemos que la sinapsis es el proceso mediante el cual conectan las neuronas que hacen funcionar el cerebro.
El equipo creó un dispositivo llamado memristor nanoescala, cuya resistencia depende de las señales eléctricas que han recibido previamente; la idea del memristor no es nueva, puesto que se pensó sobre él en la década de los 70 y se construyó en 2008. Este estudio, sin embargo, lo lleva al siguiente nivel.
La idea del memristor es la de crear un equivalente electrónico de las neuronas y la sinapsis del cerebro -que, como hemos dicho, es el «cableado» biológico capaz de procesar y almacenar información- para poder unir dos células nerviosas y simular los impulsos nerviosos. Los neurotransmisores cruzan ese hueco para traspasar los impulsos a la siguiente neurona. Cada vez que se hace dicha travesía, la conexión se refuerza y es más eficiente.
Para lograr una versión de este proceso natural, intercalaron una película ferroeléctrica ultrafina entre dos electrodos, cuya resistencia se podía ajustar. Por lo tanto, la plasticidad -la capacidad de cambiar y aprender- se lograba gracias a la conductividad: una baja resistencia se correspondía a una fuerte conexión sináptica y una alta resistencia a una conexión débil.
Posteriormente, el equipo hizo un modelo del dispositivo, y «sus simulaciones muestran que las matrices de nanosinapsis ferroeléctricos autónomos pueden aprender a reconocer los patrones de una manera predecible, abriendo el camino hacia el aprendizaje sin supervisión en una red neuronal de impulsos», según afirman los expertos.
