Nanomemoria en el cerebro homólogo humano.

En artículos `previos vinculados con la posibilidad de fabricar cerebros cuasi similares decíamos: “los nanochips neurosinápticos fueron desarrollados por IBM (TrueNorth). Cada nanochip equivale a 1 millón de neuronas y 256 millones de sinapsis programables a través de 4.096 núcleos neurosinápticos individuales. Estos nanochips cuentan con una cifra record de 5.400 millones de transistores en cada uno. El nanochip neurosináptico integra a la capacidad de procesamiento matemático de las computadoras clásicas, equivalente al lado izquierdo del cerebro, con la capacidad adicional de imitar el lado derecho dónde impacta la información percibida por los sentidos, pudiendo procesar imágenes y la información recibida por una cantidad casi ilimitada nanosensores para responder y resolver con inteligencia complejas situaciones”. No obstante el cerebro humano tiene una parte de ordenador analógico extremadamente compleja. Su evolución se basa en sus experiencias previas y hasta ahora esta funcionalidad no se pudo reproducir de manera adecuada con la tecnología digital. El desarrollo de nanomemorias tipo memristor (resistencias de memoria) constituye un requisito previo para la construcción de redes de neuronas artificiales capaces de igualar el rendimiento y la funcionalidad de sus homólogos biológicos. Durante muchos años los componentes básicos de un circuito eléctrico de diferencia de potencial variable fueron la resistencia (reactancia óhmica), el capacitor  (reactancia capacitiva) y la bobina (reactancia inductiva). A partir del año 2008 comenzó a confirmarse la posibilidad de un nuevo componente, el memristor, capaz de comportarse  de una manera similar a las sinapsis de las neuronas dentro del cerebro humano. La resistencia a la corriente dentro de un memristor es el producto de las corrientes que han fluido previamente a través de él. La corriente fluye cada vez más fácil cuanto más fluye una corriente previa. Debido a estas propiedades los memristores tienen a constituir una memoria no volátil y permiten producir computadoras mejoradas en la comprensión del habla, las imágenes y el mundo que les rodea. Investigadores del Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT) de Australia, publicaron en la revista Advanced Functional Materials, los detalles de la construcción de una nanomemoria multiestado con capacidad de almacenar y procesar multiples líneas de información al mismo tiempo. El almacenamiento digital convencional, tal como el USB, registra los datos en una secuencia binaria de ceros y unos, la nanomemoria presentada puede almacenar información en múltiples estados. Algo similar a la diferencia entre un interruptor de la luz regular y un interruptor equipado con un regulador de intensidad. Cuando se tiene un interruptor de luz en la casa, sólo puede encender y apagar; hay  luz o no. Disponer de un regulador de intensidad da la flexibilidad de modificar  la cantidad de luz que se desea utilizar todo el tiempo. Este tipo de nanomemorias flexibles suman un importante componente a la capacidad del procesamiento matemático e integradas a los nanochips neurosinápticos permiten completar las características necesarias hacia la construcción de cerebros homólogos a los humanos.

Lecturas complementarias:
"Convolutional Networks for Fast, Energy-Efficient Neuromorphic Computing"
"Real-time Sensory Information Processing Using the TrueNorth Neurosynaptic System".