NeoFronteras

Crean un sistema a escala molecular capaz con capacidad de computación en paralelo de manera similar a la de las redes neuronales.

Los modernos microchips son capaces de realizar operaciones increíblemente rápido y efectúan cálculos para los que un ser humano necesitaría mucho tiempo. Por otro lado, el cerebro humano es capaz de realizar ciertas funciones que el más moderno de los computadores modernos no puede, pese a que la velocidad a la que operan la neuronas es muy inferior.
Una de las razones de que ocurra esto es que, a diferencia de los ordenadores que efectúan los cálculos de manera secuencial, el cerebro humano efectúan cálculos masivamente paralelos. Es decir, operaciones que se dan simultáneamente, aunque sean a baja velocidad.
Cada neurona del cerebro está conectada a muchas otras a través de sinapsis. El número con las que está conectada puede ser incluso de varios miles. Hay cientos de miles de millones de neuronas interconectadas comunicándose entre sí a través de cientos de billones de sinapsis.
Desde hace tiempo se trata de remedar este aspecto del cerebro humano simulando redes neuronales en computadores o haciendo microprocesadores con varios núcleos. Además se han creado sistemas compuestos de muchos ordenadores, algunos incluso distribuidos comunicados entre sí a través de Internet.
Pero no es fácil simular o crear un cerebro artificial con la misma capacidad de procesamiento que el humano.
Ahora estamos un paso más cerca de esa meta gracias Anirban Bandyopadhyay del Instituto Nacional de Ciencias de Materiales de Tsukuba. Este investigador y sus colaboradores han realizado un experimento en el que han usado una molécula compleja orgánica compleja anillada denominada DDQ.
Esta molécula tiene una propiedad inusual, pues puede darse en cuatro estados diferentes dependiendo de la localización de los electrones atrapados en su anillo. Además es posible cambiar el estado de la molécula mediante la aplicación de un voltaje de diferente valor usando la punta de un microscopio de efecto túnel. Incluso es posible influir sobre los posibles estados que se pueden formar en la misma mediante la aplicación de un campo eléctrico.
Lo interesante es cuando se coloca una molécula de DDQ al lado de otra para que hagan contacto. Cada molécula de DDQ puede ponerse en contacto con hasta 6 moléculas de DDQ dependiendo de su estado conductor y el de las otras. De este modo pueden crear una formación o red de moléculas interconectadas. Cuando una molécula altera su estado el cambio en la configuración pasa de una molécula a la siguiente reconfigurando el “circuito” según viaja a través de la red. Esto ya recuerda a las neuronas y a las redes neuronales.
Se puede disponer una capa de moléculas DDQ de tal modo que el conjunto actúe como un autómata celular, en el que cada molécula cumple la función de una celda del autómata. Las reglas para cambiar el estado de una celda a otro estado se fijan por la predisposición del estado inicial de las moléculas y es programado por el microscopio de efecto túnel.
Esto fue lo que precisamente hicieron estos investigadores, que construyeron un sistema de este tipo con 300 moléculas de DDQ sobre un substrato de oro y las configuraron para que funcionaran como una autómata celular.
Además inicializaron el sistema para que su autómata calculara la difusión del calor en un medio conductor y el modo en el que el cáncer se propaga en un tejido. Como toda la capa está implicada en el cálculo se trataría de una computación masivamente paralela en la que se usa una capa de moléculas orgánicas.
La clave de todo el sistema es que cada molécula está conectada a varias otras de manera análoga a como las neuronas están conectadas con otras. Según Bandyopadhyay la generalización de este principio podría abrir un nuevo camino hacia una computación que use moléculas ensambladas.

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Fuentes y referencias:
Nota en Technology Review.
Artículo en ArXiv.