Ingeniería neuromórfica

    La ingeniería neuromórfica, también conocida como computación neuromórfica, investiga el diseño y la fabricación de sistemas artificiales que imitan la estructura neurobiológica característica del sistema nervioso humano. Esta tecnología fue descrita por primera vez por el estadounidense Carver Mead en el Instituto Tecnológico de California a finales de la década de 1980 y se basa en el empleo de sistemas de integración a escala muy grande (VLSI, por sus siglas en inglés).

    Este campo de conocimiento e investigación ha evolucionado en las últimas décadas como un campo multidisciplinar en el que confluyen los avances de las ciencias de la vida, la informática, la física, las matemáticas y la ingeniería electrónica. Su finalidad inmediata es la elaboración de sistemas neuronales artificiales, en un dominio próximo a la denominada inteligencia artificial.

    El propósito de la ingeniería neuromórfica es aunar las características principales de los sistemas biológicos (por ejemplo, la capacidad de realizar en paralelo un alto número de tareas de forma coordinada y cooperativa) con las ventajas que ofrecen los circuitos electrónicos y los chips artificiales: alta potencia de procesamiento de gran precisión y manejo de sensores y accionadores remotos. Esta disciplina persigue, por tanto, conciliar los principios bioinspirados con los adelantos de la microelectrónica y la informática.

    Con esta intención, en los últimos años se han producido varios descubrimientos de interés. Entre ellos ocupan un lugar destacado los chips neuromórficos conocidos por el nombre de memristores. El origen de estos dispositivos se remonta a los inicios de la década de 1970, cuando su funcionamiento fue descrito teóricamente por Leon Chua, profesor de la Universidad de California en Berkeley. No obstante, hubo que esperar hasta 2008 para que un equipo de investigación de Hewlett-Packard desarrollara el primer prototipo de este chip.

    Un memristor es un componente eléctrico de dos terminales que relaciona la carga eléctrica y el flujo magnético, dos magnitudes básicas de la electrónica. Su nombre procede de la contracción del inglés memory resitor (resistor de memoria). En su forma más simple, este dispositivo puede integrarse en los circuitos electrónicos como un componente capaz de almacenar información y de retenerla en su memoria aun cuando se retire el estímulo externo. Tal comportamiento hace posible que los memristores emulen, de forma rudimentaria, el funcionamiento de las neuronas humanas.

    De este modo, los sistemas neuromemristivos, una clase especial de sistemas neuromórficos, podrían llegar en un futuro a aprender e interpretar de manera autónoma los estímulos que reciben del entorno. Tal conducta los acercaría al principio de la plasticidad neuronal, que es una de las cualidades que definen el funcionamiento del cerebro.

    En este contexto, uno de los objetivos de esta forma de ingeniería es desarrollar sistemas autónomos o integrados en equipos de computación dirigidos a resolver problemas en la percepción o en la realización de tareas sensoriomotoras. Estos sistemas actuarían como pequeños módulos capaces de interaccionar con el cerebro humano para suplir o extender la realización de algunas tareas biológicas.

    Se ha especulado acerca de las posibilidades futuras de la ingeniería neuromórfica para el desarrollo de máquinas inteligentes. Por ahora, entre sus aplicaciones prácticas destacan los sistemas robóticos de conducción automática, la fabricación de implantes cocleares para personas con déficit grave de audición y los avances en la visión artificial, en particular con la elaboración de prótesis de retina de silicio para invidentes.