Computación similar al cerebro en una capa molecular orgánica - principal


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Hacia computadoras inteligentes y creativas

Arriba, imágenes de resonancia magnética del cerebro humano durante las diferentes funciones. Patrones similares de evolución se han generado en la monocapa molecular, uno tras otro (abajo)

Los circuitos de procesamiento de información en las computadoras digitales son estáticos. En nuestros cerebros, los circuitos de procesamiento de información —las neuronas— evolucionan continuamente para resolver problemas complejos. Ahora, un equipo internacional de investigadores de Japón y la Universidad Tecnológica de Michigan han creado un proceso similar de evolución circuital en una capa orgánica molecular que puede resolver problemas complejos. Esta es la primera vez que se realiza un “circuito evolutico” de tipo cerebral.

La computadora es masivamente paralela. Los superordenadores más rápidos del mundo sólo puede procesar los bits de uno en uno en cada uno de sus canales. El circuito de este grupo de investigación permite cambios instantáneos en aproximadamente 300 bits.

Su procesador puede dar soluciones a problemas para los que no existen algoritmos en las computadoras, como predicciones de desastres naturales y brotes de enfermedades. Para probar esta característica única, han imitado dos fenómenos naturales en la capa molecular: la difusión de calor y la evolución de las células cancerosas.

El monocapa tiene inteligencia, puede resolver muchos problemas en la misma cuadrícula.

Su procesador molecular se cura a sí mismo si se produce un defecto. Esta notable propiedad de auto sanación proviene de la capacidad de autoorganización de la monocapa molecular. Ningún equipo existente hecho por el hombre tiene esta propiedad, pero nuestro cerebro sí lo hace: si una neurona muere, otra neurona se hace cargo de su función.

El trabajo se describe en el artículo en Nature Physics “Massively parallel computing on an organic molecular layer.” Es coautor es Ranjit Pati, del Departamento de Física de la Universidad Tecnológica de Michigan. El autor principal es Anirban Bandyopadhyay, del Instituto Nacional de Ciencia de los Materiales, Instituto Nacional de Tecnología de Información y Comunicación de Japón.

Fuente: EurekAlert. Aportado por Eduardo J. Carletti

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