Nuestro propio cerebro es la muestra más completa que nos ha dejado la naturaleza de cómo procesar y almacenar información de manera eficiente. Los científicos han logrado imitar con éxito el funcionamiento de las neuronas del cerebro utilizando materiales semiconductores, en un esfuerzo realizado por TU Dresden y Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR). La investigación ha sido publicada en la revista Nature Electronics.
La física Larysa Baraban, que ha estado trabajando en HZDR desde principios de año, y una de las autoras principales del estudio, ha trabajado arduamente por encontrar un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de la microeléctrica. Un enfoque se basa en el cerebro, combinando el procesamiento de datos con el almacenamiento de datos en una neurona artificial.
“Nuestro grupo tiene una amplia experiencia con sensores electrónicos biológicos y químicos”, dice Baraban. “Entonces, simulamos las propiedades de las neuronas usando los principios de los biosensores y modificamos un transistor de efecto de campo clásico para crear un neurotransistor artificial”.
Al hacer esto, el almacenamiento y procesamiento simultáneo de información se ejecutan en un solo componente. Mientras que en la tecnología de transistores convencionales, están separados, por lo que el procesamiento es más lento y el rendimiento no es óptimo.
Desde hace décadas, los científicos han intentado conectar las células nerviosas a la electrónica en las placas de Petri, pero un chip de computadora que tiene que ser alimentado todo el tiempo no es rentable, consideran los expertos. El Profesor de Ciencia de los Materiales y Nanotecnología Gianaurelio Cuniberti de TU Dresden, Ronald Tetzlaff, Profesor de Fundamentos de Ingeniería Eléctrica en Dresden, y Leon Chua de la Universidad de California en Berkeley, junto a Baraban han podido implementar un nuevo enfoque.
“Aplicamos una sustancia viscosa, llamada solgel, a una oblea de silicio convencional con circuitos. Este polímero se endurece y se convierte en una cerámica porosa”, explica Cuniberti. “Los iones se mueven entre los agujeros. Son más pesados que los electrones y más lentos para volver a su posición después de la excitación. Este retraso, llamado histéresis, es lo que causa el efecto de almacenamiento”… “Cuanto más se excita un transistor individual, antes se abrirá y dejará que fluya la corriente. Esto fortalece la conexión. El sistema está aprendiendo”.
El trabajo de estos expertos no está orientado a resolver problemas convencionales. Antes bien, busca imitar la plasticidad del cerebro humano a la hora de aprender nuevas cosas, sin preparación previa (sin que un desarrollador le entrene con códigos).
“Las computadoras basadas en nuestro chip serían menos precisas y tenderían a estimar cálculos matemáticos en lugar de calcularlos hasta el último decimal”, explica el científico. “Pero serían más inteligentes. Por ejemplo, un robot con tales procesadores aprendería a caminar o agarrar; poseería un sistema óptico y aprendería a reconocer conexiones. Y todo esto sin tener que desarrollar ningún software”.
Se espera que esta computadora que imita la plasticidad del cerebro humano, pueda adaptarse a tareas cambiantes durante la operación, por lo tanto, podría resolver problemas para los que no fue programada originalmente.
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Con 2.600 millones de usuarios activos mensuales Facebook sigue siendo la reina de las redes sociales, y como tal, también es el objetivo de muchos ataques, timos y robos contra el propio usuario. No estamos hablando de herramientas digitales súper sofisticadas, sino del simple ataque de un usuario sobre otro, algo muy difícil de detectar con sistemas automáticos. Al fin y al cabo el comportamiento humano individualizado sigue siendo imprevisible, muy difícil de encajar en un patrón para inteligencia artificial. Fruto de su equipo de investigación, Facebook acaba de presentar WES o «Web-Enabled Simulation», un primer intento de conseguir simular un entorno complejo de red social pero usando bots. Con WW, el WES específico de Facebook el equipo de investigación toma la plataforma de Facebook sin interfaz y sin sus usuarios humanos, y la llenan de bots. Los bots pueden hacer lo mismo que los seres humanos en la red social, hacerse amigos entre ellos, mandarse mensajes o comentar el contenido de otros bots. Hasta aquí es exactamente lo mismo que tenemos en Facebook con millones de bots interactuando entre ellos, pero lo interesante viene cuando se «recompensa» a alguno de esos bots por comportarse inapropiadamente, ahí es cuando ocurre la «magia», y los científicos pueden ver qué pasa y con los datos que obtienen, predecir comportamientos inapropiados de usuarios reales. Obviamente todo este entorno está aislado del Facebook del usuario. Cuando hablamos de «recompensar» un bot, no es como entendemos dar un premio a un ser humano, sino que se le especifica un objetivo al bot que actúa como recompensa, y el robot busca la manera más eficiente de llegar a ese objetivo en millones de repeticiones. Es lo que se conoce como «deep learning», decirle al robot dónde tiene que llegar pero sin decirle el cómo. Usando estas metodologías, se encuentran nuevas formas de comportamiento inapropiado, replicando la velocidad, escala y realismo de la redes sociales, con escenarios altamente complejos, y así llegar a preverlos. Mark Harman, el científico investigador responsable de WES en Facebook, explicó en una analogía que lo que quieren crear es el equivalente del badén. El radar de velocidad pone la multa cuando ya se han infringido las reglas, eso es fácil de detectar y el resultado en Facebook es cancelar la cuenta del usuario que lo hace, pero los badenes te avisan para que reduzcas la velocidad antes de sobrepasarla, o lo que es lo mismo, previenen la infracción. El objetivo de Facebook es que este sistema funcione en cualquier red social y sea capaz de prevenir malos comportamientos antes de que ocurran. Por ejemplo, si un usuario de Facebook intenta comprar armas a través de la red social, bloquear ese comportamiento antes de que llegue a otros usuarios. Siguiendo con el espíritu de apertura de los centros de investigación de Facebook todo este entorno está disponible para cualquier investigador o científico que se quiera unir a la plataforma aportando sus datos, y mejorando así sus conclusiones. Y aunque WW es el entorno simulado de Facebook, WES se puede utilizar para reproducir cualquier red social. En las redes sociales de escala masiva, es de suponer que también hay usuarios que intentan infringir sus normas de uso. Estas investigaciones buscan prevenir esas infracciones antes de que ocurran, identificando el complejo proceso que supone el comportamiento humano.
El coronavirus no permite que las personas asistan a espectáculos deportivos en todo el mundo. Eso incluye, evidentemente, a Japón, donde el equipo de béisbol Fukuoka SoftBank Hawks utilizará robots para animar los partidos sin espectadores. Así lo ha anunciado SoftBank Robotics, la compañía de robótica patrocinadora del conjunto japonés y desarrolladora del robot Pepper, uno de los que intervendrán junto con el modelo cuadrúpedo Spot, de la estadounidense Boston Dynamics. De esta manera, en los 16 partidos que el equipo juegue como local en lo que resta del mes de julio, los robots Spot y Pepper colaborarán para llevar a cabo un baile que tendrá lugar en el descanso de los encuentros. Pepper, por su parte, se utilizará para suplir la falta de espectadores, y un grupo de robots hará la ola cada vez que un jugador local golpee. El papel como espectador del robot Pepper incluye también tomar una pose especial de entusiasmo cada vez el equipo local consiga marcar un «home run» y hacer gestos de alegría al final de la quinta base. La tecnología como solución a la crisis Desde que la pandemia comenzó a sacudir el globo, las tecnológicas han estado trabajando a marchas forzadas para adaptar sus productos y soluciones a los tiempos que corren. Más allá de la iniciativa de SoftBank Robotics, hemos visto cómo en China la empresa Keenon Robotics lanzó una máquina de comportamiento semiautomático -está controlado por un operario- que permite transportar medicinas y alimentos a las personas en las zonas de aislamiento. En Corea de Sur, en concreto en la ciudad de Daejeon, una cafetería está empleando un robot camarero que no solo es capaz de recoger los pedidos de los clientes que ocupan las mesas, sino también de prepararlos y servirlos. Asimismo, la también coreana Samsung ha patentado una funda con recubrimiento antimicrobiano, pensada para limitar todo lo posible que el terminal acabe contaminado por algún virus.
