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Information Processing by Natural Neural Networks

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Revisión del potencial del procesamiento biohíbrido de información

El proyecto comunitario INPRO ha unido redes neuronales naturales, perfeccionadas gracias a millones de años de evolución, con chips microelectrónicos. Miembros del consorcio han realizado una encuesta para calibrar las posibilidades que ofrece esta investigación en el campo de la computación biohíbrida (biohybrid computation).

Economía digital

La necesidad de nuevas formas de procesamiento de información crece a la misma velocidad que el volumen de datos generados en todo el mundo, el cual aumenta y está alcanzando proporciones incalculables. Los artefactos biohíbridos consisten en la fusión de tecnologías de la información y las comunicaciones y entidades biológicas. Esta unión proporciona sinergias y puede conducir a nuevas formas de percepción, comunicación y computación necesarias para manejar para esta ingente cantidad de información. Mediante neuronas biológicas utilizadas como procesadores eficaces en paralelo, el proyecto europeo INPRO trató de desarrollar un nuevo método de procesamiento de información que combinase células nerviosas y tecnología de chips. INPRO llevó a cabo un análisis de mercado posterior a la investigación para evaluar el potencial de las redes de neuronas dedicadas al tratamiento de información. Durante el análisis se entrevistó a personas de varias instituciones académicas e industriales. Entre los encuestados hubo la opinión generalizada de que la investigación realizada en el marco del proyecto había abordado de manera acertada los obstáculos que antes suponían un freno al progreso en el campo de la neurociencia pura y aplicada. Sin embargo, es necesario desarrollar con mayor profundidad la sólida base establecida por el proyecto INPRO antes de materializarla en una amplia gama de aplicaciones de tipo interfaz entre cerebro y máquina. Entre los estudios planeados se incluye el empleo de arrays de microelectrodos (MEA) para supervisar grandes formaciones de neuronas durante largos periodos de tiempo. El desarrollo tecnológico en esta dirección podría desvelar la naturaleza de propiedades neuronales como la plasticidad y su relación con la memoria. La aplicación de las variables que contribuyen a la plasticidad sináptica y la fortaleza cambiante de la señal transmitida entre dos neuronas puede ayudar a dilucidar el poco entendido fenómeno del aprendizaje. De esta forma se puede contribuir al desarrollo de nuevos algoritmos que revolucionarían el procesamiento de información.

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