¿Una tecnología que funciona como un cerebro? En estos tiempos de inteligencia artificial, esto ya no parece tan inverosímil; por ejemplo cuando un teléfono móvil puede reconocer caras o idiomas. Sin embargo, con aplicaciones más complejas, las computadoras aún se enfrentan rápidamente a sus propias limitaciones. Una de las razones de esto es que una computadora tradicionalmente tiene unidades separadas de memoria y procesador, cuya consecuencia es que todos los datos deben enviarse entre los dos. En este sentido, el cerebro humano está muy por delante incluso de las computadoras más modernas porque procesa y almacena información en el mismo lugar, en las sinapsis o conexiones entre neuronas, de las cuales hay trillones en el cerebro. Un equipo internacional de investigadores de las Universidades de Münster (Alemania), Oxford y Exeter (ambos del Reino Unido) han tenido éxito en el desarrollo de una pieza de hardware que podría abrir camino para crear computadoras que se parezcan al cerebro humano. Los científicos lograron producir un chip que contiene una red de neuronas artificiales que funciona con la luz y puede imitar el comportamiento de las neuronas y sus sinapsis.

Los investigadores pudieron demostrar que una red neurosináptica óptica es capaz de «aprender» la información y usarla como base para calcular y reconocer patrones, al igual que un cerebro. Como el sistema funciona solo con luz y no con electrones tradicionales, puede procesar datos muchas veces más rápido. «Este sistema fotónico integrado es un hito experimental», dice el profesor Wolfram Pernice de la Universidad de Münster y socio principal del estudio. «El abordaje podría usarse más adelante en muchos campos diferentes para evaluar patrones en grandes cantidades de datos, por ejemplo, en diagnósticos médicos». El estudio se publica en el último número de la revista «Nature».

La historia en detalle – financiación y método utilizado

La mayoría de los abordajes existentes relacionados con las llamadas redes neuromórficas se basan en la electrónica, mientras que los sistemas ópticos, en los que se utilizan fotones, es decir, partículas de luz, aún están en su infancia. El principio que los científicos alemanes y británicos han presentado ahora funciona de la siguiente manera: las guías de ondas ópticas que pueden transmitir luz y pueden fabricarse en microchips ópticos se han integrado con los llamados materiales de cambio de fase, que ya se encuentran en medios de almacenamiento como el DVD regrabable. Estos materiales de cambio de fase se caracterizan por el hecho de que cambian dramáticamente sus propiedades ópticas dependiendo de si son cristalinos, cuando sus átomos se organizan de manera regular, o amorfos, cuando sus átomos se organizan de manera irregular. Este cambio de fase puede ser activado por la luz si un láser calienta el material. «Debido a que el material reacciona con tanta fuerza y cambia sus propiedades dramáticamente, es muy adecuado para imitar las sinapsis y la transferencia de impulsos entre dos neuronas», dice el autor principal Johannes Feldmann, quien realizó muchos de los experimentos como parte de su tesis doctoral en la universidad de Munster.

En su estudio, los científicos lograron por primera vez fusionar muchos materiales de cambio de fase nanoestructurados en una red neurosináptica. Los investigadores desarrollaron un chip con cuatro neuronas artificiales y un total de 60 sinapsis. La estructura del chip, que consta de diferentes capas, se basó en la llamada tecnología multiplex de división de longitud de onda, que es un proceso en el que la luz se transmite a través de diferentes canales dentro del nanocircuito óptico.

Para probar en qué medida puede reconocer patrones el sistema, los investigadores lo «alimentaron» con información en forma de pulsos de luz, utilizando dos algoritmos diferentes de aprendizaje automático. En este proceso, un sistema artificial «aprende» de ejemplos y puede, en última instancia, generalizarlos. En el caso de los dos algoritmos utilizados, tanto en el llamado aprendizaje supervisado como en el no supervisado, la red artificial pudo, en última instancia, y sobre la base de determinados patrones de luz, reconocer un patrón que se estaba buscando, uno de los cuales era cuatro letras consecutivas.

«Nuestro sistema nos ha permitido dar un paso importante hacia la creación de hardware para computadoras que se comporta de manera similar a las neuronas y las sinapsis en el cerebro, y que también puede trabajar en tareas del mundo real», dice Wolfram Pernice. «Al trabajar con fotones en lugar de electrones, podemos aprovechar al máximo el potencial conocido de las tecnologías ópticas, no solo para transferir datos, como ha sido hasta ahora, sino también para procesar y almacenarlos en un solo lugar», agrega el coautor, Prof. Harish Bhaskaran, de la Universidad de Oxford.

Un ejemplo muy específico es que, con la ayuda de dicho hardware, se podrían identificar automáticamente las células cancerosas. Sin embargo, habrá que trabajar bastante para que estas aplicaciones se conviertan en realidad. Los investigadores necesitan aumentar la cantidad de neuronas artificiales y sinapsis, y aumentar la profundidad de las redes neuronales. Esto se puede hacer, por ejemplo, con chips ópticos fabricados con tecnología de silicio. «Este paso se debe tomar en el proyecto conjunto ‘Fun-COMP’ de la UE mediante el uso del procesamiento de fundición para la producción de nanochips», dice el coautor y líder del proyecto Fun-COMP, el profesor C. David Wright de la Universidad de Exeter.

Este trabajo de colaboración fue financiado por la DFG de Alemania, la EPSRC del Reino Unido y el ERC de la Comisión Europea, y los programas H2020 (el proyecto Fun-COMP).

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• Fuente de la historia: Materiales proporcionados por la Universidad de Münster. Referencia de la publicación: J. Feldmann et al. “All-optical spiking neurosynaptic networks with self-learning capabilities” (Redes neurosinápticas totalmente ópticas con capacidades de autoaprendizaje). Nature, 2019 DOI: 10.1038 / s41586-019-1157-8. Universidad de Münster. «Step towards light-based, brain-like computing chip» (Paso hacia un chip de computación similar a un cerebro basado en la luz). ScienceDaily, 8 de mayo de 2019.