Esta sinapsis artificial es un millón de veces más rápida que las tuyas (y además ahorra energía)

El propósito de la Inteligencia artificial es replicar a través del software y hardware el complejo funcionamiento del cerebro humano. Para lograr este cometido los investigadores desarrollan continuamente modelos de aprendizaje automático que necesitan de grandes cantidades de energía.

Si buscamos una definición de sinapsis, diríamos que es un espacio que posibilita la transmisión de impulsos nerviosos desde las neuronas a las células a una velocidad de vértigo. Es decir, se trata de un elemento esencial dentro del cerebro humano. Sin la sinapsis, sencillamente, nuestro cerebro estaría desconectado y no sería funcional.

Replicar el cerebro humano: cada vez más cerca

Pues bien, al parecer, esa definición de sinapsis parece haber variado un poco últimamente y que eso de calificar la rapidez de nuestras sinapsis como “velocidad de vértigo” tiene los días contados. Al menos así será en el campo del desarrollo de la Inteligencia artificial.

Resulta que un equipo multidisciplinar de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha desarrollado sinapsis analógicas un millón de veces más rápidas que las del cerebro humano. Esto lo han logrado gracias a la utilización de un material inorgánico que posibilita, además, que dicha sinapsis sea enérgicamente eficiente.

Ese material presenta otras ventajas: al ser compatible con las técnicas de fabricación de silicio, permite su manufacturación a escala nanométrica y facilita su introducción en el hardware comercial.

Imitar el cerebro es el primer paso

La definición y creación de sinapsis analógicas es uno de los grandes retos a los que se enfrenta la inteligencia artificial, sobre todo a la hora de imitar el complejo funcionamiento del cerebro humano. Según afirma Jesús A. del Álamo, Donner Professor del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS) del MIT y director del proyecto, “este trabajo ha situado a estos dispositivos en un punto en el que ahora parecen realmente prometedores para futuras aplicaciones”. Gracias a estas nuevas sinapsis analógicas desarrolladas, se reducen el coste y la energía para llevar a cabo el entrenamiento de una red neuronal artificial.

En el cerebro humano, el aprendizaje se realiza a través del fortalecimiento y debilitamiento de las sinapsis. En el campo de la inteligencia artificial, este procedimiento se ha llevado a cabo mediante algoritmos de entrenamiento. En el caso de estas nuevas sinapsis analógicas desarrolladas por el MIT, el aumento y la disminución de la conductancia eléctrica —es decir, la facilidad que ofrece un material al paso de la corriente eléctrica— de las resistencias protónicas permite el aprendizaje de la máquina. La conductancia se controla a través del movimiento de los protones: para aumentarla se introducen y se retiran para lo contrario.

Posibles aplicaciones de la nueva sinapsis analógica

Entre las posibles aplicaciones de esta nueva sinapsis analógica desarrollada por el MIT se encuentran los coches autónomos y el análisis de imágenes médicas. En el sector de la medicina, la inteligencia artificial supone uno de los más grandes avances en cuestión de diagnóstico y tratamiento.

De hecho, el Informe Megatrends 2022 realizado por la Fundación Innovación Bankinter considera la inteligencia artificial como una de las líneas de investigación y desarrollado con mayor poder transformador. La creación y desarrollo de esta nueva sinapsis analógica se presenta ante la sociedad como un nuevo paso de gigante en una tecnología que cambia nuestro planeta cada día.

En nuestro país, uno de los ejemplos más claros de investigación y desarrollo en inteligencia artificial para la neurociencia —y que puede llegar a beneficiarse del descubrimiento del MIT en el futuro— lo encontramos en la figura de Ana Maiques, CEO de Neuroelectrics y referente internacional en el ámbito de la medicina.

En 2011, Maiques fundó Neuroelectrics, una empresa que ha revolucionado la terapia cerebral y es pionera en tratar trastornos neurológicos y psiquiátricos a través de la combinación de inteligencia artificial y electroestimulación. Entre los grandes hallazgos de Neuroelectrics se puede destacar el Starstim, un casco de estimulación eléctrica que ha supuesto un gran avance en pacientes con epilepsia y adultos con demencia y Alzhéimer. La tecnología de este casco está basada en la inteligencia artificial: gracias al machine learning se puede entender la actividad cerebral y personalizar los estímulos según el cerebro y la patología del paciente.

Asimismo, el casco Starstim también puede suponer un gran avance en la investigación de la epilepsia. En la actualidad, el equipo de Maiques está llevando a cabo ensayos clínicos en unos cien pacientes del Boston Children Hospital para lograr que se reduzcan las crisis epilépticas en aquellos enfermos a quienes la electroestimulación no produce efecto, sobre todo en los de menor edad.

Maiques y Neuroelectrics también tienen en cuenta la importancia de monitorizar el cerebro del paciente para la investigación del Párkinson, la rehabilitación tras un ictus y el tratamiento de la depresión y ansiedad.

Este es solo un ejemplo de lo que pueden dar de sí investigaciones como las del MIT. Sin duda, la inteligencia artificial es un campo apasionante que seguirá dando mucho que hablar tanto en el presente como en el futuro.