Nuevos métodos para la potencia computacional
El proyecto CORENET(se abrirá en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, está construyendo dispositivos de computación inspirada en el cerebro y que utilizan redes de reacciones químicas como sistemas de procesamiento de información molecular. «Nos inspiramos en el cerebro humano, que en sí mismo es un procesador químico. Por eso nos propusimos demostrar que las redes de reacción dinámicas, contenidas en entornos microfluídicos, pueden realizar tareas computacionales de alto nivel», afirma Wilhelm Huck, miembro del consorcio Wilhelm Huck(se abrirá en una nueva ventana), profesor y responsable del equipo CORENET en la Universidad de Radboud(se abrirá en una nueva ventana) de los Países Bajos. Este trabajo forma parte de una iniciativa para impulsar el aprendizaje automático que se está llevando a cabo en el marco de proyectos financiados con fondos europeos.
Respuestas químicas interpretadas mediante aprendizaje automático avanzado
El equipo implementó la computación de reservorio en chips microfluídicos utilizando redes de reacción química (CRN, por sus siglas en inglés) que convierten las moléculas de materia prima de entrada y las condiciones ambientales en un patrón de moléculas de producto. Una capa de entrada química compuesta por un disolvente, un pH y una salinidad específicos, moléculas de materia prima y catalizadores, se mantiene a una temperatura determinada y forma un depósito. Las reacciones de este yacimiento parten de moléculas de partida sencillas de uno o dos átomos de carbono y expanden el espacio químico para generar docenas de compuestos estructuralmente más complejos. De este modo, correlacionan las condiciones de entrada con la salida compositiva; lo cual significa que surge una reacción que luego puede ser analizada por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para extraer información significativa.
¡El futuro de la informática es ahora!
Un resultado fundamental fue el desarrollo y la automatización exitosos de flujos de trabajo de computación de reservorios químicos, donde las entradas químicas que fluían a través de reactores microfluídicos producían salidas no lineales que se analizaban e interpretaban para resolver tareas de clasificación y predicción. Se establecieron protocolos para controlar, monitorizar y dirigir estas redes de reacción, lo cual supone un paso importante hacia la computación escalable basada en moléculas. Un artículo trascendental publicado en «Nature», titulado «Computación de reservorio químico en una red de reacción autoorganizada»(se abrirá en una nueva ventana), destacó cómo las reacciones de la formosa(se abrirá en una nueva ventana) y sistemas relacionados pueden actuar como sustratos de computación molecular. Se está ultimando un trabajo de seguimiento en el que se demuestra la generalización de este concepto mediante un modelo informático de yacimiento en funcionamiento que incorpora novedosas CRN. «Nos entusiasmó el éxito del método y cómo nuestro extraordinario grupo de científicos académicos e industriales se unió para afrontar este gran reto de combinar la química de sistemas, la microfluídica, la metabolómica y la IA», añade Andrés de la Escosura(se abrirá en una nueva ventana), el coordinador del proyecto y profesor asociado de la Universidad Autónoma de Madrid(se abrirá en una nueva ventana). El proyecto CORENET fue financiado por el Consejo Europeo de Innovación(se abrirá en una nueva ventana).
