Ingeniería neuromórfica
La ingeniería neuromórfica es una nueva dirección interdisciplinaria de física, matemáticas, informática e ingeniería de inspiración biológica para desarrollar sistemas neuronales y mejorar la inteligencia artificial . Esto se utiliza para desarrollar aplicaciones tales como visión artificial, " sistemas de cabeza-ojo ", comprensión auditiva por máquina y robots autónomos.
Prioridades de investigación
- El proyecto de investigación interdisciplinario de ámbito europeo FACETS tiene como objetivo desarrollar conceptos informáticos novedosos inspirados en la biología que se diferencian fundamentalmente de los sistemas informáticos convencionales basados en el modelo de Turing . El objetivo del proyecto es el desarrollo de una arquitectura de hardware analógico neuromórfico en tecnología VLSI para la simulación de partes macroscópicas de la corteza cerebral . El proyecto está financiado por la Comisión Europea en el marco del 6º Programa Marco de Investigación .
- Kwabena Boahen , un neuro-ingeniero en la Universidad de Stanford , quiere usar neuromorphing a crear un circuito con alrededor de un millón de neuronas artificiales hechas de silicio.
- El Instituto de Tecnología Avanzada de Corea ha estado trabajando con colegas desde 1998 en una réplica realista de los órganos sensoriales humanos que incluye el procesamiento de señales llamado Cerebro Artificial . El proyecto está dirigido por Soo-Young Lee . Aquí hay dos cámaras suspendidas de forma móvil. Las señales de las cámaras son procesadas por circuitos que se basan en la retina humana. Dos micrófonos están conectados a chips cocleares mejorados . Como resultado, parte del procesamiento de la información se subcontrata a los sensores, lo que alivia a la entidad de procesamiento de información aguas abajo. Además, la información se puede filtrar según la atención . La decisión sobre qué información es relevante aquí se realiza en pasos posteriores mediante una función Emociones : se puede determinar.
- El Blue Brain proyecto en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausanne simula la interacción de unos 10 6 neuronas completamente realistas de un cerebro de rata en un equipo de alto rendimiento. El proyecto está dirigido por Henry Markram .
- IBM Computación Cognitiva mantiene la sinapsis programa , en el que el cerebro de un gato se simuló con unos 10 9 neuronas no-completamente-realistas. El proyecto está dirigido por Dharmendra Mohda .
- La Brain Corporation , dirigida por Eugene M. Izhikevich, simula alrededor de 10 10 neuronas, que es el tamaño del cerebro humano . Sin embargo, estas neuronas están unidas al azar y no tienen una función específica.
- El NIH mantiene el Proyecto Conectoma Humano , que estudia las conexiones nerviosas a gran escala en el cerebro.
- La Universidad de Waterloo está trabajando en el "modelo de cerebro funcional" Spaun , que se basa en el marco de Nengo y consta de 2,5 · 10 6 neuronas y puede realizar varias tareas diferentes sin cambios.
- Uno de los objetivos es el desarrollo de " memristores ": en 2020, los investigadores desarrollaron un memristor que funciona con voltajes eléctricos por debajo de 100 mV. El "transistor de memoria" hecho de nanocables microbianos conductores de la bacteria Geobacter sulfurreducens permite la operación a través de potenciales de acción de neuronas naturales y puede procesar señales de biosensor localmente. La tecnología podría usarse para la computación inspirada en el cerebro y / como la comunicación directa con las células biológicas del cerebro .
Ver también
Evidencia individual
- ^ Los científicos crean dispositivos diminutos que funcionan como el cerebro humano (en) . En: The Independent , 20 de abril de 2020. Consultado el 17 de mayo de 2020.
- ↑ Los investigadores dan a conocer dispositivos electrónicos que imitan el cerebro humano en el aprendizaje eficiente (en) . En: phys.org . Consultado el 17 de mayo de 2020.
- ↑ Tianda Fu, Xiaomeng Liu, Hongyan Gao, Joy E. Ward, Xiaorong Liu, Bing Yin, Zhongrui Wang, Ye Zhuo, David JF Walker, J. Joshua Yang, Jianhan Chen, Derek R. Lovley, Jun Yao: Bioinspirado memristores de voltaje . En: Nature Communications . 11, No. 1, 20 de abril de 2020, p. 1861. código bib : 2020NatCo..11.1861F . doi : 10.1038 / s41467-020-15759-y . PMID 32313096 . PMC 7171104 (texto completo gratuito).
