Cerebros de silicio

A diferencia de la mayoría de los laboratorios de neurociencia, el laboratorio de Kwabena Boahen en la Universidad de Stanford está impecable: no hay pipetas dispersas ni conjuntos desordenados de botellas de productos químicos. En cambio, una placa de circuito solitaria, que alberga un chip muy especial, se asienta sobre una mesa de laboratorio vacía. Los transistores en un chip de computadora típico están dispuestos para la máxima velocidad de procesamiento; pero este microprocesador presenta grupos de diminutos transistores diseñados para imitar las propiedades eléctricas de las neuronas. Los transistores están dispuestos para comportarse como células en la retina, la cóclea o incluso el hipocampo, un punto profundo del cerebro que clasifica y almacena información.

Kwabena Boahen es profesor asociado de bioingeniería en la Universidad de Stanford y director del laboratorio de neurociencia que desarrolló el chip de computadora.

Boahen es parte de una pequeña pero creciente comunidad de científicos e ingenieros que utilizan un proceso que llaman neuromorfización para construir complicados circuitos electrónicos destinados a modelar el comportamiento de los circuitos neuronales. Su trabajo aprovecha los diagramas anatómicos de diferentes partes del cerebro generados a lo largo de años de minuciosos estudios en animales por neurocientíficos de todo el mundo. La esperanza es que los modelos cerebrales cableados produzcan conocimientos difíciles de obtener a través de las técnicas experimentales existentes. Los cerebros hacen las cosas de formas técnica y conceptualmente novedosas que deberíamos poder explorar, dice Rodney Douglas, profesor del Instituto de Neuroinformática, en Zúrich. Pueden resolver problemas con bastante facilidad que aún no podemos resolver con las máquinas digitales más grandes y modernas. Una de las formas de explorar esto es desarrollar hardware que vaya en la misma dirección.

Esta historia fue parte de nuestro número de mayo de 2007

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Entre los aspectos más intrigantes del cerebro está su capacidad para formar recuerdos, algo que ha fascinado a los neurocientíficos durante décadas. Esa capacidad parece tener sus raíces en el hipocampo, cuyo daño puede provocar amnesia.

Amplios estudios de neuronas en el hipocampo y otras partes del cerebro han arrojado algo de luz sobre cómo el comportamiento neuronal da lugar a recuerdos. Las neuronas codifican información en forma de pulsos eléctricos que pueden transmitirse a otras neuronas. Cuando dos neuronas conectadas se activan repetidamente en sucesión cercana, la conexión entre ellas se fortalece, de modo que la activación de la primera ayuda a activar la activación de la segunda. Dado que este proceso, conocido por los neurocientíficos como aprendizaje hebbiano, ocurre en múltiples células vecinas, crea redes de conexiones entre diferentes neuronas, que codifican y vinculan información.

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Para comprender mejor cómo funciona esto, Boahen y el estudiante de posgrado John Arthur desarrollaron un chip basado en una capa del hipocampo conocida como CA3. Intercalado entre otras dos capas celulares, una que recibe información de la corteza y otra que envía información de regreso, se cree que CA3 es donde realmente ocurre la memoria, donde la información se almacena y se vincula. Señalando un diagrama de la arquitectura del chip, Boahen explica que cada celda modelo en el chip está formada por un grupo de transistores diseñados para imitar la actividad eléctrica de una neurona. Las celdas de silicio están dispuestas en una matriz de 32 por 32, y cada una de ellas está programada para conectarse débilmente a 21 celdas vecinas. Para empezar, las conexiones entre las células están apagadas, imitando sinapsis silenciosas. (Una sinapsis es una unión entre neuronas; una sinapsis silenciosa es aquella en la que, si una célula neuronal determinada se dispara, transmite un ligero cambio en la actividad eléctrica a sus vecinas, pero no lo suficiente como para desencadenar la propagación de una señal eléctrica).

Sin embargo, explica Boahen, el chip tiene la capacidad de cambiar la fuerza de estas conexiones, imitando lo que sucede con las neuronas durante el aprendizaje hebbiano. Las células de silicio monitorean cuando sus vecinos disparan. Si una celda dispara justo antes que su vecina, entonces se fortalece la conexión programada entre las dos celdas. Queremos capturar la función de memoria asociativa, por lo que queremos que las conexiones entre las células se enciendan o apaguen dependiendo de si las células se activan juntas, dice Boahen.

Sentado en su escritorio con la placa de circuito y una computadora portátil frente a él, Arthur, que ahora es un postdoctorado en el laboratorio de Boahen, demuestra la capacidad del chip para recordar. Primero, envía señales eléctricas al chip desde la computadora portátil, que también registra la salida de las neuronas de silicio del chip. En repetidas ocasiones activa la actividad sólo en las neuronas que forman una U en la matriz; la pantalla de su computadora portátil muestra destellos de luz que reproducen ese patrón, representando la actividad en el chip. Cada neurona se dispara en un momento ligeramente diferente, monitoreando constantemente el disparo de sus 21 vecinas conectadas. Poco a poco, las conexiones entre las neuronas que forman la U se fortalecen: el chip ha aprendido el patrón. Cuando Arthur activa la actividad solo en la esquina superior izquierda de la U, los destellos de luz en la pantalla recrean espontáneamente el resto del patrón, a medida que la actividad eléctrica se propaga entre las neuronas de silicio del chip. El chip ha recordado efectivamente el resto de la U.

Los investigadores de Stanford planean agregar circuitos al chip para que también modele una capa del hipocampo conocida como dentado, que recibe señales de la corteza y las envía a CA3. Esperan que este modelo pueda dejar recuerdos aún más complejos. Queremos poder darle una A y que recuerde todo el alfabeto, dice Boahen.

El equipo también está en proceso de desarrollar otros chips neuromórficos. Su último proyecto, y el esfuerzo neuromórfico más ambicioso hasta la fecha, es un modelo de la corteza, la parte de nuestro cerebro que ha evolucionado más recientemente. La intrincada estructura de la corteza nos permite realizar complejas hazañas computacionales, como comprender el lenguaje, reconocer rostros y planificar el futuro. El diseño de primera generación del modelo consistirá en una placa de circuito con 16 chips, cada uno con una matriz de neuronas de silicio de 256 por 256.

Al crear chips que pueden imitar la corteza, el hipocampo y la retina, Boahen espera comprender mejor el cerebro y, eventualmente, diseñar prótesis neurales, como una retina artificial. Kwabena es una de las pocas personas con dos perspectivas: las que quieren diseñar mejores chips y las que quieren entender el cerebro, dice Terry Sejnowski, neurocientífico computacional del Instituto Salk en La Jolla, CA. Creo que es una de esas personas que se adelanta a su tiempo.

Emily Singer es la editora de biotecnología y ciencias de la vida de Revisión de tecnología .

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