Sínapsis artificial: por primera vez, investigadores reproducen el cerebro

La Universidad de Utrecht en los Países Bajos, en colaboración con la Universidad Sogang en Corea del Sur, ha logrado un avance significativo en la investigación informática. Estos investigadores han creado una sínapsis artificial utilizando agua y sal, similar a los procesos biológicos de nuestro cerebro.

Este dispositivo innovador ofrece una nueva perspectiva sobre los ordenadores inspirados en el cerebro humano, que podrían algún día utilizar métodos análogos para procesar información de manera más eficiente y económica.


La publicación en el diario Proceedings of the National Academy of Sciences detalla cómo esta sínapsis, midiendo 150 por 200 micrómetros, logra imitar las funcionalidades de una sínapsis biológica.

Este sistema se basa en un memristor iontrónico que, bajo el efecto de impulsos eléctricos, permite la migración de iones en un microcanal en forma de cono lleno de una solución de sal y agua. La concentración iónica varía en función de la intensidad de los impulsos, modificando así la conductividad del canal, lo que refleja la manera en que las sínapsis fortalecen o debilitan las conexiones neuronales.

La duración durante la cual los cambios de concentración persisten depende de la longitud del canal, lo que sugiere que es posible diseñar canales a medida para retener y procesar información durante periodos variables, de manera similar a los mecanismos sinápticos de nuestro cerebro.

Tim Kamsma, doctorando en el Instituto de Física Teórica y Matemáticas de Utrecht y autor principal del estudio, comparte su entusiasmo: "Hemos demostrado por primera vez que se puede reproducir el comportamiento neuronal usando agua y sal, los mismos medios que el cerebro."


Este desarrollo prometedor marca un paso importante hacia sistemas informáticos potencialmente más eficientes y menos consumidores de energía. Aunque este campo, la informática neuromórfica iontrónica, todavía está en sus inicios, las implicaciones de tales investigaciones podrían revolucionar la manera en que las máquinas procesan información en el futuro.