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Crean un chip alimentado por mecanismos biológicos celulares

Investigadores de ingeniería de Columbia han aprovechado, por primera vez, la maquinaria molecular de los sistemas vivos para alimentar un circuito integrado con trifosfato de adenosina (ATP), la moneda energética de la vida

Lo logaron integrando un circuito integrado convencional de estado sólido, un semiconductor del tipo metal-óxido-complementario (CMOS), con una membrana artificial lipídica bicapa que contiene bombas de iones impulsados por ATP, lo que abre la puerta a la creación de sistemas artificiales completamente novedosos que contengan componentes tanto biológicos como de estado sólido. El estudio, dirigido por Ken Shepard, profesor de Ingeniería Eléctrica y profesor de ingeniería biomédica en Ingeniería de Columbia, se publicó en línea el 7 de diciembre en Nature Communications.

«Combinando un dispositivo electrónico biológico con CMOS podremos crear nuevos sistemas que no son posibles con una u otra tecnología por sí sola», dice Shepard. «Estamos muy entusiasmados ante la perspectiva de ampliar la gama de dispositivos activos que tendrán nuevas funciones, como la recolección de energía de ATP, como se hizo aquí, o el reconocimiento de moléculas específicas, dando a los chips la posibilidad de degustar y oler. Esta fue una dirección bastante nueva y única para nosotros y tiene un gran potencial para darle nuevas capacidades a los sistemas de estado sólido con componentes biológicos».

Shepard, cuyo laboratorio es líder en el desarrollo de sistemas de ingeniería de estado sólido interconectados con sistemas biológicos, señala que a pesar de su éxito abrumador, la electrónica CMOS de estado sólido es incapaz de replicar ciertas funciones naturales de los sistemas vivos, como los sentidos del gusto y el olfato y el uso de fuentes de energía bioquímica. Los sistemas vivos logran esta funcionalidad con su propia versión de la electrónica, basada en membranas lipídicas y canales iónicos y bombas que actúan como una especie de «transistor biológico». Ellos usan carga en forma de iones para llevar energía e información; los canales iónicos controlan el flujo de iones a través de las membranas celulares. Los sistemas de estado sólido, como los de las computadoras y los dispositivos de comunicación, usan electrones; sus señales electrónicas y la alimentación son controlados por transistores de efecto de campo.

En los sistemas vivos, la energía se almacena en potenciales a través de membranas de lípidos, en este caso creados por medio de la acción de bombas de iones. El ATP se utiliza para transportar la energía desde donde se genera hasta donde se consume en la célula. Para construir un prototipo de su sistema híbrido, el equipo de Shepard, dirigido por el estudiante de doctorado Jared Roseman, envasó un circuito integrado CMOS con una ‘biocelda’ colectora de ATP. En presencia del ATP, el sistema bombea iones a través de la membrana, produciendo un potencial eléctrico que es aprovechado por el circuito integrado.

«Hemos hecho una versión a macroescala de este sistema, en la escala de varios milímetros, para ver si funcionaba», señala Shepard. «Nuestros resultados proporcionan una nueva visión de un modelo de circuito generalizado, lo que nos permite determinar las condiciones para maximizar la eficiencia del aprovechamiento de la energía química a través de la acción de estas bombas de iones. Ahora vamos a estar buscando la manera de ampliar el sistema.»

Mientras que otros grupos han cosechado energía de sistemas vivos, Shepard y su equipo están explorando cómo hacer esto a nivel molecular, aislando simplemente la función deseada e interconectando esto con la electrónica. «No necesitamos toda la célula», explica. «Sólo agarramos el componente de la célula que hace lo que queremos. Para este proyecto, se aislaron las ATPasas porque eran las proteínas que nos permitieron extraer energía del ATP.»

La capacidad de construir un sistema que combina el poder de la electrónica de estado sólido con la capacidad de los componentes biológicos es una gran promesa. «Si necesita un perro detector de bombas, pero si usted puede tomar sólo la parte del perro que le es útil —las moléculas que están haciendo la detección— no se necesita todo el animal», dice Shepard.

 

 

«Con la escala adecuada, esta tecnología podría proporcionar una fuente de energía para los sistemas implantados en entornos ricos en ATP, como el interior de las células vivas», añadió Roseman.

Referencia de publicación: Jared M. Roseman, Jianxun Lin, Siddharth Ramakrishnan, Jacob K. Rosenstein, Kenneth L. Shepard. Hybrid integrated biological–solid-state system powered with adenosine triphosphate. Nature Communications, 2015; 6: 10070 DOI: 10.1038/NCOMMS10070.

Fuente: Science Daily. Aportado por Eduardo J. Carletti

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Un paso importante en la inteligencia artificial

Investigadores en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación de la UCSB están buscando crear cerebros informáticos más inteligentes haciéndolos más similares al nuestro

En lo que marca un importante paso adelante para la inteligencia artificial, los investigadores de la Universidad de California en Santa Bárbara han demostrado la funcionalidad de un circuito neuronal artificial simple. Por primera vez, se probó un circuito de aproximadamente 100 sinapsis artificiales para llevar a cabo una versión sencilla de una tarea humana típica: la clasificación de imágenes.

«Es un paso pequeño pero importante», dijo Dmitri Strukov, profesor de ingeniería eléctrica e informática. Con el tiempo, y más avances, los circuitos se pueden expandir y ampliar hasta acercarse a algo así como el cerebro humano, que tiene 1015 (mil billones) de conexiones sinápticas.

A pesar de sus errores y su potencial de imperfección, el cerebro humano sigue siendo un modelo de poder y eficiencia computacional para ingenieros como Strukov y sus colegas, Mirko Prezioso, Farnood Merrikh-Bayat, Brian Hoskins y Gina Adam. Esto es porque el cerebro puede lograr ciertas funciones en una fracción de segundo, lo que a las computadoras les requeriría mucho más tiempo y energía llevarlas a cabo.

¿Cuáles son estas funciones? Bueno, usted está realizando algunos de ellas en este momento. Al leer esto, su cerebro está haciendo en fracciones de segundo innumerables decisiones sobre las letras y símbolos que usted ve, clasificando sus formas y posiciones relativas entre sí, y derivando diferentes niveles de significado a través de muchos canales de contexto, en menor tiempo que el necesario para escanear esta impresión. Cambie la fuente, o incluso la orientación de las letras, y es probable que todavía sea capaz de leer esto y obtener el mismo significado.

En la demostración de los investigadores, el circuito que implementa la red neuronal artificial rudimentaria pudo clasificar con éxito tres letras («z», «v» y «n») a partir de sus imágenes, cada letra con diferentes estilos o saturadas de «ruido». En un proceso similar a la manera en que los seres humanos escogemos a nuestros amigos a partir de una multitud, o encontramos la tecla correcta en un conjunto de llaves similares, el circuito neuronal sencillo pudo clasificar correctamente las imágenes simples.

«Si bien el circuito era muy pequeño en comparación con las redes prácticas, es lo suficientemente grande como para demostrar el concepto de practicidad», dijo Merrikh-Bayat. Según Gina Adán, si crece el interés en la tecnología, la investigación tomará impulso.

«Y, mientras se propongan más soluciones a los retos tecnológicos de esta tecnología, ésta podrá llegar antes al mercado», dijo.

La clave de esta tecnología es el memristor (una combinación de «memoria» y «resistor»), un componente electrónico cuya resistencia cambia dependiendo de la dirección del flujo de la carga eléctrica. A diferencia de los transistores convencionales, que dependen de la deriva y difusión de electrones y sus huecos a través del material semiconductor, la operación del memristor se basa en el movimiento iónico, similar a la forma en que las células neurales humanas generan señales eléctricas neuronales.

«El estado de la memoria es almacenado como un perfil de la concentración específica de defectos que se pueden mover hacia atrás y adelante en el memristor», dijo Strukov. El mecanismo de memoria iónico tiene varias ventajas con respecto a las memorias sólo a base de electrones, que lo hace muy atractivo para su aplicación en redes neuronales artificiales, añadió.

«Por ejemplo, muchas configuraciones diferentes de perfiles iónicos resultan en un continuo de estados de memoria y por lo tanto una funcionalidad analógica de la memoria», dijo. «Los iones también son mucho más pesados que los electrones y no hacen túnel (efecto cuántico) fácilmente, lo que permite un agresivo escalado de los memristores sin sacrificar sus propiedades analógicas.»

En esto es donde la memoria analógica triunfa sobre la memoria digital: con el fin de lograr la misma funcionalidad tipo cerebro humano con la tecnología convencional, el dispositivo resultante tendría que ser enorme; plagado de multitud de transistores que requerirían mucha más energía.

«Las computadoras clásicas siempre encontrarán un ineludible límite a una computación cerebral eficiente en su propia arquitectura», dice el investigador principal, Prezioso. «Esta tecnología basada en memristores se basa en un camino completamente diferente inspirado en el cerebro biológico para llevar a cabo el cálculo.»

Para ser capaz de acercarse a la funcionalidad del cerebro humano, sin embargo, se necesitarían muchos más memristores para construir redes neuronales más complejas que puedan hacer el mismo tipo de cosas que podemos hacer sin apenas esfuerzo y energía, tales como identificar las diferentes versiones de la misma cosa o inferir la presencia o la identidad de un objeto no en base al objeto en sí, sino en otras cosas en una escena.

Ya existen aplicaciones potenciales para esta tecnología emergente, tales como el proceso de imágenes para medicina, mejorar los sistemas de navegación o incluso en búsquedas basadas en imágenes y no en el texto. El circuito compacto de alta eficiencia energética que los investigadores están tratando de crear implicaría también recorrer un largo camino para crear la clase de computadoras de alto rendimiento y dispositivos de almacenamiento de memoria que se continuarán buscando mucho tiempo luego de que la proliferación de transistores digitales predicha por la Ley de Moore se vuelva demasiado difícil de manejar para la electrónica convencional.

«Lo interesante es que, a diferencia de las soluciones más exóticas, no es difícil imaginar esta tecnología integrada en unidades de procesamiento comunes y dar un impulso serio a los ordenadores del futuro», dice Prezioso.

 

 

Mientras tanto, los investigadores continuarán mejorando el rendimiento de los memristores, escalando la complejidad de los circuitos, y enriqueciendo la funcionalidad de la red neural artificial. El siguiente paso sería integrar una red neuronal de memristores con tecnología de semiconductores convencionales, lo que permitirá manifestaciones más complejas y permitir que este primitivo cerebro artificial haga cosas más complicadas y variadas. Idealmente, de acuerdo con el científico de materiales Hoskins, este cerebro consistiría en billones de este tipo de dispositivos integrados verticalmente uno arriba de otro.

«Hay muchas aplicaciones potenciales; esto sin duda nos da toda una nueva forma de pensar», dijo.

Konstantin Likharev del Departamento de Física y Astronomía de la Universidad de Stony Brook también llevó a cabo investigación para este proyecto. Los hallazgos de los investigadores se han publicado en la revista Nature.

Fuente: EurekAlert. Aportado por Eduardo J. Carletti

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Transistores de silicio de un átomo de espesor son prometedores para una informática súper rápida

Investigadores de la Universidad de Texas en la Escuela de Ingeniería Cockrell de Austin han creado los primeros transistores hechos de Siliceno, el material de silicio más delgado del mundo. Su investigación promete construir chips de computadora mucho más rápidos, pequeños y eficientes

Hechos de una capa de silicio de un átomo de espesor, el siliceno tiene excelentes propiedades eléctricas, pero hasta ahora ha sido difícil producirlo y trabajar con él.

Deji Akinwande, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación de la Escuela de Cockrell, y su equipo, incluyendo el investigador principal, Li Tao, resolvieron uno de los principales desafíos que rodean el siliceno, demostrando que se pueden hacer transistores, dispositivos semiconductores utilizados para amplificar y conmutar señales electrónicas y energía eléctrica.

Los novedosos dispositivos desarrollados por Akinwande y su equipo sobre el más delgado de los materiales semiconductores, un sueño de larga data de la industria de los chips, podrían allanar el camino para las futuras generaciones de chips de computadoras más rápidos y de menor consumo. Su trabajo fue publicado esta semana en la revista Nature Nanotechnology.

Hasta hace unos años, que el hombre pudiese hacer siliceno era materia puramente teórica. Observando el grafeno, a base de carbono, otro material de un átomo de espesor que es promisorio para el desarrollo de chips, los investigadores especularon que los átomos de silicio podrían estructurarse de una manera muy similar.

Akinwande, que también trabaja con transistores de grafeno, ve valiosa la relación del siliceno con el silicio, un material con el que los fabricantes de chips ya saben trabajar.

«Aparte de la introducción de un nuevo jugador en el campo de juego de los materiales en 2D, el siliceno, con su estrecha afinidad química con el silicio, implica una oportunidad en la hoja de ruta de la industria de los semiconductores», dijo Akinwande. «El gran avance aquí es la fabricación eficiente a baja temperatura y la fabricación de dispositivos de siliceno por primera vez.»

A pesar de su promesa de una adaptación comercial, el siliceno ha demostrado ser extremadamente difícil de producir y trabajar debido a su complejidad y su inestabilidad cuando se expone al aire.

Para evitar estos problemas, Akinwande se asoció con Alessandro Molle en el Instituto de Microelectrónica y Microsistemas en Agrate Brianza, Italia, para desarrollar un nuevo método para fabricar el siliceno, que reduce su exposición al aire. Para empezar, los investigadores dejaron que un vapor caliente de átomos de silicio se condensara en un bloque cristalino de plata en una cámara de vacío. Se forma entonces una hoja de siliceno en una capa delgada de plata y se añade una capa de nanómetros de espesor de alúmina en la parte superior. Debido a estas capas de protección, el equipo pudo desprenderlo con seguridad de su base y transferirlo con la plata hacia arriba sobre un sustrato oxidado de silicio. Luego pudieron raspar suavemente algo de la plata, dejando dos islas de metal como electrodos, con una tira de siliceno entre ellos.

 

 

En un corto plazo, Akinwande seguirá investigando nuevas estructuras y métodos para crear siliceno, lo que puede llevar a chips digitales de computadora de baja energía y alta velocidad.

Publicación de Referencia: Li Tao, Eugenio Cinquanta, Daniele Chiappe, Carlo Grazianetti, Marco Fanciulli, Madan Dubey, Alessandro Molle, Deji Akinwande. Silicene field-effect transistors operating at room temperature. Nature Nanotechnology, 2015; DOI: 10.1038/nnano.2014.325

Fuente: Science Daily. Aportado por Eduardo J. Carletti

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