Por mucho que hayamos avanzado en el conocimiento del cerebro humano y vayamos diciendo por ahí que las Redes Neuronales Artificiales consigan sus extraordinarios resultados de la misma forma que lo hace nuestro cerebro, la verdad es que todavía nos queda mucho por aprender ya que el nuestro es mucho más “plástico” pudiendo procesar y almacenar datos a la vez.

Investigadores han desarrollado un dispositivo informático similar al cerebro que es capaz de aprender por asociación.

El secreto del dispositivo radica en sus novedosos transistores sinápticos electroquímicos orgánicos, que procesan y almacenan información al mismo tiempo como el cerebro humano.

Los investigadores demostraron que el transistor puede imitar la plasticidad a corto y largo plazo de las sinapsis en el cerebro humano, basándose en recuerdos para aprender con el tiempo.

Con su capacidad similar a la del cerebro, el nuevo transistor y circuito podrían superar las limitaciones de la informática tradicional, incluido su hardware que consume energía y su capacidad limitada para realizar múltiples tareas al mismo tiempo.

El dispositivo similar a un cerebro también tiene una mayor tolerancia a fallos, y continúa funcionando sin problemas incluso cuando algunos componentes fallan.

Los sistemas informáticos digitales convencionales tienen unidades de procesamiento y almacenamiento independientes, lo que hace que las tareas que requieren muchos datos consuman grandes cantidades de energía.

Inspirándose en el proceso combinado de computación y almacenamiento en el cerebro humano, los investigadores, en los últimos años, han buscado desarrollar computadoras que funcionen más como el cerebro humano, con conjuntos de dispositivos que funcionen como una red de neuronas.

Actualmente, la resistencia de memoria00 o memristor es la tecnología mejor desarrollada que puede realizar funciones combinadas de procesamiento y memoria, pero los memristores sufren de conmutación costosa de energía y menos biocompatibilidad.

Estos inconvenientes llevaron a los investigadores al transistor sináptico, especialmente al transistor sináptico electroquímico orgánico, que opera con bajos voltajes, memoria continuamente sintonizable y alta compatibilidad para aplicaciones biológicas. Aún así, existen desafíos.