Desarrollan una neurona artificial para robots que imita la actividad cerebral humana

Un equipo internacional de científicos ha desarrollado una neurona artificial capaz de imitar la actividad cerebral humana en distintas regiones, lo que representa un avance relevante para la robótica.

Este dispositivo, denominado transneurona, puede alternar entre funciones relacionadas con la visión, la planificación y el movimiento, procesando información mediante impulsos eléctricos de manera similar a las neuronas biológicas.

El desarrollo, liderado por Loughborough University con la colaboración del Salk Institute y la University of Southern California, acerca el hardware a la computación biológica y abre nuevas posibilidades para máquinas que perciben y responden al entorno con una flexibilidad comparable a la humana.

A diferencia de las neuronas artificiales tradicionales, que solo ejecutan tareas muy específicas, la transneurona destaca por su capacidad de cambiar de función y adaptarse a distintos roles cerebrales.

El equipo de investigación diseñó este dispositivo para imitar el comportamiento real del cerebro, permitiendo que una sola neurona artificial reproduzca patrones de actividad asociados a la visión, el control motor y la planificación.

Según el profesor Sergey Saveliev, este avance demuestra que una neurona artificial puede asumir múltiples funciones, lo que podría allanar el camino para chips capaces de realizar tareas complejas con un hardware mínimo. En palabras del equipo, este desarrollo “abre la puerta a robots más parecidos a los humanos”.

El funcionamiento de la transneurona se basa en un componente denominado memristor, un dispositivo a nanoescala que permite la flexibilidad funcional mediante cambios físicos provocados por la electricidad. Los átomos de plata en su interior forman y rompen diminutos puentes, generando impulsos eléctricos que varían según la temperatura, el voltaje y la resistencia.

Esta arquitectura posibilita que la neurona artificial procese información y adapte su comportamiento sin depender de software, acercando el hardware a la computación biológica. El doctor Sergei Gepshtein explica que la transneurona acerca la posibilidad de crear hardware que no solo simula la actividad cerebral en software, sino que realmente funciona de manera similar al cerebro.

Para validar el desempeño del dispositivo, los investigadores sometieron la transneurona a pruebas en las que recibía señales eléctricas y compararon sus impulsos con registros de neuronas de macaco.

El resultado fue que la neurona artificial reprodujo patrones de disparo de tres regiones cerebrales con una precisión de hasta el 100%, abarcando desde descargas regulares hasta ráfagas irregulares.

El profesor Alexander Balanov destaca que pequeños cambios eléctricos permiten que la unidad actúe como diferentes tipos de neuronas y añade que las neuronas artificiales responden bien a cambios en el entorno, como la presión y la temperatura. Esta capacidad sugiere aplicaciones en sistemas sensoriales artificiales y en computadoras más rápidas y eficientes en el consumo de energía.

El siguiente objetivo del equipo consiste en construir redes de transneuronas que formen una “corteza en un chip”, lo que permitiría dotar a los robots de un sistema nervioso artificial capaz de percibir y adaptarse en tiempo real.

El profesor Joshua Yang considera que este trabajo representa un pequeño pero significativo paso hacia la construcción de robots con sistemas nerviosos artificiales. Según el equipo, estos sistemas podrían facilitar un aprendizaje eficiente y duradero, además de reducir el consumo energético.

De cara al futuro, los investigadores prevén que el desarrollo de redes de neuronas artificiales no solo revolucionará la robótica, sino que también abrirá nuevas posibilidades en el ámbito de la salud y el estudio de la conciencia.

Entre las aplicaciones potenciales se encuentra la creación de interfaces directas con el sistema nervioso humano y el avance en la comprensión de los procesos conscientes, lo que podría redefinir los límites entre la biología y la tecnología.