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Hace 30 años, investigadores de la Universidad de Massachussets en Amherst descubrieron en el río Potomac una protobacteria llamada Geobacter que podía producir nanocables de proteínas conductoras de electricidad.
El año pasado, esos investigadores desarrollaron un dispositivo que utiliza una proteína natural producida por un microbio perteneciente a la familia Geobacter, para generar electricidad a partir de la humedad del aire.
En la tercera fase de este proceso innovador, otro grupo de investigadores de la misma universidad ha utilizado esos mismos cables de proteínas para obtener un transistor de memoria o dispositivo de memoria neuromórfica.
El dispositivo funciona de manera extremadamente eficiente con muy poca potencia, como lo hacen los cerebros, para transportar señales entre las neuronas, según explican los investigadores en un artículo publicado en Nature Communications.
Computación neuromórfica
Este resultado viene a impulsar especialmente la así llamada computación neuromórfica, que pretende crear chips que funcionen como lo hace el cerebro humano.
Los sistemas neuromórficos replican a nivel de hardware la forma en que las neuronas se organizan, comunican y aprenden.
La finalidad es conseguir un modelo de computación programable que permita dispositivos electrónicos inteligentes.
Uno de los mayores obstáculos para la computación neuromórfica es que la mayoría de los ordenadores convencionales consumen más de 1 voltio en cada una de sus operaciones.
El cerebro humano, sin embargo, es mucho más eficiente con menos consumo de energía: envía señales entre neuronas consumiendo solo 80 milivoltios, mucho menos que los dispositivos neuromórficos actuales.
Primer paso
Esta proeza ha sido posible gracias a la utilización de nanocables de proteínas desarrollados en la citada universidad a partir de la bacteria Geobacter, destacan los investigadores en un comunicado.
Añaden que es la primera vez que un dispositivo de estas características puede funcionar al mismo nivel de voltaje que el cerebro.
También que los nanocables de proteínas conductores de electricidad de Geobacter ofrecen muchas ventajas sobre los caros nanocables de silicio (SiNWs), que requieren productos químicos tóxicos y procesos de alta energía para conseguir resultados.
Los nanocables de proteínas también son más estables en agua o fluidos corporales, una característica importante para eventuales aplicaciones biomédicas futuras.
Contexto
Hay que tener en cuenta que conseguir un dispositivo que imite las conexiones neuronales requiere replicar la misma proeza que realizan las neuronas para conseguir las sinapsis.
El impulso eléctrico que permite a las neuronas comunicarse y activar el sistema nervioso recorre su trayectoria a través del cableado neuronal, que no es continuo.
Cada cable en determinado momento se corta y deja un espacio entre neuronas que el impulso eléctrico debe resolver saltando al vacío y alcanzando el otro extremo neuronal.
Ese salto al vacío, conocido como sinapsis, tiene un umbral de consumo energético de 80 milivoltios, que es la barrera conseguida con el nuevo dispositivo: ha replicado el voltaje neurológico para conseguir las sinapsis.
Metodología
Los investigadores han tenido la habilidad de cortar los nanocables de las bacterias para utilizar solamente la proteína conductora de electricidad.
Es una de las explicaciones del reducido consumo energético del dispositivo.
Los investigadores se han valido también de un hilo de metal que sirve de alimento a las bacterias del nanocable de proteínas.
Los nanocables bacterianos reducen químicamente los metales para obtener su energía de la misma manera que nosotros respiramos oxígeno, señalan los investigadores.
El año pasado, esos investigadores desarrollaron un dispositivo que utiliza una proteína natural producida por un microbio perteneciente a la familia Geobacter, para generar electricidad a partir de la humedad del aire.
En la tercera fase de este proceso innovador, otro grupo de investigadores de la misma universidad ha utilizado esos mismos cables de proteínas para obtener un transistor de memoria o dispositivo de memoria neuromórfica.
El dispositivo funciona de manera extremadamente eficiente con muy poca potencia, como lo hacen los cerebros, para transportar señales entre las neuronas, según explican los investigadores en un artículo publicado en Nature Communications.
Computación neuromórfica
Este resultado viene a impulsar especialmente la así llamada computación neuromórfica, que pretende crear chips que funcionen como lo hace el cerebro humano.
Los sistemas neuromórficos replican a nivel de hardware la forma en que las neuronas se organizan, comunican y aprenden.
La finalidad es conseguir un modelo de computación programable que permita dispositivos electrónicos inteligentes.
Uno de los mayores obstáculos para la computación neuromórfica es que la mayoría de los ordenadores convencionales consumen más de 1 voltio en cada una de sus operaciones.
El cerebro humano, sin embargo, es mucho más eficiente con menos consumo de energía: envía señales entre neuronas consumiendo solo 80 milivoltios, mucho menos que los dispositivos neuromórficos actuales.
Primer paso
Esta proeza ha sido posible gracias a la utilización de nanocables de proteínas desarrollados en la citada universidad a partir de la bacteria Geobacter, destacan los investigadores en un comunicado.
Añaden que es la primera vez que un dispositivo de estas características puede funcionar al mismo nivel de voltaje que el cerebro.
También que los nanocables de proteínas conductores de electricidad de Geobacter ofrecen muchas ventajas sobre los caros nanocables de silicio (SiNWs), que requieren productos químicos tóxicos y procesos de alta energía para conseguir resultados.
Los nanocables de proteínas también son más estables en agua o fluidos corporales, una característica importante para eventuales aplicaciones biomédicas futuras.
Contexto
Hay que tener en cuenta que conseguir un dispositivo que imite las conexiones neuronales requiere replicar la misma proeza que realizan las neuronas para conseguir las sinapsis.
El impulso eléctrico que permite a las neuronas comunicarse y activar el sistema nervioso recorre su trayectoria a través del cableado neuronal, que no es continuo.
Cada cable en determinado momento se corta y deja un espacio entre neuronas que el impulso eléctrico debe resolver saltando al vacío y alcanzando el otro extremo neuronal.
Ese salto al vacío, conocido como sinapsis, tiene un umbral de consumo energético de 80 milivoltios, que es la barrera conseguida con el nuevo dispositivo: ha replicado el voltaje neurológico para conseguir las sinapsis.
Metodología
Los investigadores han tenido la habilidad de cortar los nanocables de las bacterias para utilizar solamente la proteína conductora de electricidad.
Es una de las explicaciones del reducido consumo energético del dispositivo.
Los investigadores se han valido también de un hilo de metal que sirve de alimento a las bacterias del nanocable de proteínas.
Los nanocables bacterianos reducen químicamente los metales para obtener su energía de la misma manera que nosotros respiramos oxígeno, señalan los investigadores.
Los nanocables de proteínas (en verde) recolectados del microbio Geobacter (en naranja) facilitan el funcionamiento del dispositivo de memoria electrónica (color plata) con voltajes biológicos, emulando los componentes neuronales (uniones azules) en un cerebro. Foto cortesía de UMass Amherst / Yao lab.
Y además aprende
No es sin embargo la única ventaja del dispositivo, 100 veces más pequeño que el diámetro de un cabello humano: también es capaz de aprender.
A medida que los pulsos eléctricos crean cambios en los filamentos metálicos, se crean nuevas ramificaciones y conexiones en el pequeño dispositivo.
Se produce entonces un efecto similar al aprendizaje (nuevas conexiones) que ocurre en un cerebro real.
Los investigadores pueden modular la conductividad, o la plasticidad de la sinapsis del nanocable, para que pueda emular componentes biológicos y conseguir una computación inspirada en el cerebro.
En comparación con una computadora convencional, este dispositivo tiene una capacidad de aprendizaje que no está basada en software, concluyen.
Proyecciones
El trabajo está lejos de haber concluido. Los investigadores se proponen explorar completamente la química, la biología y la electrónica de los nanocables de proteínas en estos dispositivos.
Quieren conseguir posibles aplicaciones, que podrían incluir un dispositivo para monitorizar la frecuencia cardíaca.
El propósito final es que un día este dispositivo pueda hablar con neuronas reales en sistemas biológicos y resolver problemas de salud.
Es decir, conseguir ordenadores tan eficientes como el cerebro biológico.
De momento, han diluido considerablemente la frontera que separa la electrónica de los sistemas biológicos.
No es sin embargo la única ventaja del dispositivo, 100 veces más pequeño que el diámetro de un cabello humano: también es capaz de aprender.
A medida que los pulsos eléctricos crean cambios en los filamentos metálicos, se crean nuevas ramificaciones y conexiones en el pequeño dispositivo.
Se produce entonces un efecto similar al aprendizaje (nuevas conexiones) que ocurre en un cerebro real.
Los investigadores pueden modular la conductividad, o la plasticidad de la sinapsis del nanocable, para que pueda emular componentes biológicos y conseguir una computación inspirada en el cerebro.
En comparación con una computadora convencional, este dispositivo tiene una capacidad de aprendizaje que no está basada en software, concluyen.
Proyecciones
El trabajo está lejos de haber concluido. Los investigadores se proponen explorar completamente la química, la biología y la electrónica de los nanocables de proteínas en estos dispositivos.
Quieren conseguir posibles aplicaciones, que podrían incluir un dispositivo para monitorizar la frecuencia cardíaca.
El propósito final es que un día este dispositivo pueda hablar con neuronas reales en sistemas biológicos y resolver problemas de salud.
Es decir, conseguir ordenadores tan eficientes como el cerebro biológico.
De momento, han diluido considerablemente la frontera que separa la electrónica de los sistemas biológicos.
Referencia
Bioinspired bio-voltage memristors. Tianda Fu et al. Nature Communications, volume 11, Article number: 1861 (2020). DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-020-15759-y
Bioinspired bio-voltage memristors. Tianda Fu et al. Nature Communications, volume 11, Article number: 1861 (2020). DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-020-15759-y
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