Un grupo de investigadores de instituciones científicas de Estados Unidos y Francia construyó un circuito que está inspirado en las redes neuronales del cerebro humano, ya que tiene la capacidad de procesar información mediante el uso de moléculas cargadas eléctricamente, denominadas iones, que se desplazan a través de un medio líquido, informó la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Harvard.
De acuerdo con los autores del estudio, publicado en la revista Advanced Materials, a pesar de que los circuitos iónicos son lentos en comparación de sus análogos basados en semiconductores debido a la baja movilidad de los iones en soluciones acuosas, se cree que al utilizar diversas especies iónicas con diferentes propiedades fisicoquímicas, el contenido de la información procesada se incrementaría.
Construyendo un nuevo dispositivo
Hasta el momento solo se habían desarrollado dispositivos iónicos individuales, tales como diodos y transistores, en lugar de circuitos más complejos. Ante esta situación, los científicos decidieron fabricar un nuevo circuito iónico acuoso. Para ello, se diseñó primeramente un transistor iónico que consta de dos electrodos de anillo concéntrico y un electrodo de disco central, los cuales interactúan con una solución acuosa de moléculas de quinona.
Tras aplicarse un voltaje al disco central, se genera una corriente de iones de hidrógeno en la sustancia de quinona. El flujo de iones puede aumentar o disminuir, dado a que los electrodos de anillo concéntrico ajustan el pH alrededor del disco central. Posteriormente, este dispositivo iónico efectúa una multiplicación aritmética de un parámetro de peso establecido por la activación del par de anillos con el voltaje del disco, produciendo de esta manera corriente iónica.
Sin embargo, como las redes neuronales artificiales de baja potencia funcionan, en gran medida, por operaciones analógicas de multiplicación y acumulación (MAC), esto llevó a los investigadores a organizar 256 transistores iónicos en una matriz de 16 por 16 de estos dispositivos. El propósito fue producir un circuito iónico que pudiera completar una tarea MAC, lo cual que se logró después de sumar las corrientes de disco de múltiples transistores en un electrodo de referencia global.
“La multiplicación de matrices es el cálculo más frecuente en las redes neuronales para la inteligencia artificial”, comentó el científico Woo-Bin Jung, quien detalló que su “circuito iónico realiza la multiplicación de la matriz en agua de una manera analógica que se basa completamente en maquinaria electroquímica”.
Sin embargo, durante la realización de las pruebas del nuevo dispositivo iónico surgieron limitaciones técnicas, entre las que destaca que, por la falta de pistas de enrutamiento iónico independientes, así como de electrodos de referencia locales para diferentes columnas de la matriz, las 16 corrientes no se pudieron resolver por separado. Esto significó que cada operación MAC se realizó secuencialmente y no simultáneamente, lo que redujo el rendimiento informático del circuito iónico.
“Si bien nuestro circuito iónico no puede ser tan rápido o preciso como los microprocesadores digitales, la multiplicación de la matriz electroquímica en el agua es encantadora por derecho propio y tiene el potencial de ser eficiente energéticamente”, aseguró el profesor Donhee Ham. Por su parte, Jung subrayó que buscan ampliar una gama de especies iónicas para “enriquecer el contenido de la información a procesar”.
Por último, los científicos reiteraron a manera de conclusión que su “transistor iónico se puede hacer más rápido, más pequeño y más eficiente energéticamente, aunque no al nivel de la electrónica”. Asimismo, enfatizaron que estos dispositivos iónicos no pretenden sustituir a sus contrapartes electrónicos, sino complementarlos.
Fuente: RT
