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Científicos crearon neuronas artificiales que pueden hacer que una Venus atrapamoscas se cierre

Actualizado: 19 jun 2022



Lograr que la electrónica hecha por el hombre interactúe con el blando mundo de la biología podría abrir una gran cantidad de puertas emocionantes. Ahora, los investigadores han dado un gran salto en esa dirección con una neurona artificial que se puede conectar a una Venus atrapamoscas para que se cierre de golpe.


Los implantes cerebrales, las prótesis avanzadas y una amplia gama de implantes médicos y dispositivos portátiles se basan en la creación de algún tipo de vínculo entre el sistema nervioso del cuerpo y los circuitos electrónicos. Sin embargo, eso es un desafío, porque los dos funcionan de maneras muy diferentes y están hechos de materiales completamente diferentes.


Si bien ambos dependen de señales eléctricas, en las neuronas están controlados por cambios en la concentración de varios iones en lugar del flujo de electrones como en un circuito típico. Los semiconductores utilizados para construir la electrónica convencional también son rígidos y no biocompatibles, lo que dificulta el cableado de los dos juntos.


Ahora, los investigadores de un trío de universidades suecas creen que han encontrado una mejor alternativa. Han creado neuronas y sinapsis artificiales, las estructuras que conectan dos neuronas, a partir de semiconductores orgánicos que son biocompatibles, biodegradables, blandos y pueden transportar señales tanto electrónicas como iónicas.


Los dispositivos están construidos con transistores electroquímicos orgánicos, que los investigadores crearon por primera vez en 2018. Estos componentes se fabrican utilizando una combinación bastante simple de serigrafía y recubrimiento por pulverización, lo que permite imprimir miles en una sola hoja de plástico. Los investigadores combinaron varios de estos componentes para crear un mini circuito que imita el comportamiento de una neurona.


A diferencia de los transistores normales , estos dispositivos pueden transportar señales variando la concentración de iones, como en las neuronas biológicas. Para demostrar el potencial de estas neuronas artificiales para conectarse a sistemas biológicos, los investigadores conectaron una de ellas a una trampa para moscas de Venus.


Si bien las plantas no tienen células nerviosas, Venus atrapamoscas se basa en el mismo tipo de señales iónicas para hacer que sus mandíbulas se cierren. En un artículo publicado en Nature Communications , los investigadores demostraron que disparar una corriente a la entrada de su neurona artificial podría hacer que la planta se cerrara de golpe.


Sin embargo, las neuronas individuales no son de mucha utilidad, por lo que los investigadores también investigaron si podrían conectar sus creaciones para crear redes. Para hacer esto, crearon sinapsis artificiales diseñadas para conectar dos neuronas usando materiales y procesos de fabricación similares.


De manera crucial, demostraron que las sinapsis eran capaces de aprender Hebbian , el proceso por el cual la fuerza de la conexión entre dos neuronas aumenta o disminuye según la actividad. Esto es clave para la forma en que la información se codifica en el cerebro, con la fuerza de las conexiones entre las neuronas controlando la función de diferentes circuitos cerebrales.


En las neuronas biológicas, esta capacidad de alterar la fuerza de las conexiones, conocida como plasticidad, opera en dos escalas de tiempo distintas. En escalas de tiempo más cortas, el disparo regular de la neurona conduce a una acumulación de iones que aumentan temporalmente la facilidad con la que pasan las señales. Sin embargo, a largo plazo, la actividad regular puede hacer que crezcan nuevos receptores en una sinapsis, lo que resulta en aumentos más duraderos en la fuerza de la conexión.


Con las sinapsis artificiales, la plasticidad a corto plazo funciona de la misma manera debido a la acumulación de iones. Pero aumentar la fuerza de la conexión a largo plazo se basa en el uso de pulsos de voltaje para producir esencialmente nuevo material a partir de una sopa de precursores químicos en la sinapsis, lo que aumenta su conductividad.


Un problema que los investigadores aún deben resolver es que, si bien es posible, revertir esta plasticidad a largo plazo es complicado. El proceso es más difícil de controlar que el responsable de fortalecer la conexión y requiere que primero elimines la sopa precursora. Encontrar una manera de reducir de manera rápida y confiable la fuerza de las conexiones será una capacidad crucial para construir redes efectivas de estas neuronas, y es algo en lo que los investigadores están trabajando ahora.


No obstante, la demostración de una neurona artificial que puede interactuar directamente con los sistemas biológicos es un avance significativo. Con más trabajo, esto podría hacer que la fusión del hombre y la máquina sea una perspectiva mucho más realista.


Fuentes

singularityhub.com


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