Comportamiento sináptico capturado por el nuevo diseño de circuito de memristor

Desde la década de 1970, los ingenieros electrónicos han sabido que hay cuatro bloques de construcción fundamentales de circuitos electrónicos: resistencias, condensadores, inductores y memristores (esencialmente resistencias variables con memoria). Los memristores, sin embargo, tenían un aire de mitología hasta el año pasado cuando un grupo de investigadores de HP Labs en California anunció que los había descubierto por primera vez.

Desde entonces, muchos otros han afirmado haber jugado con memristance a lo largo de los años (aunque ninguno parece haberse dado cuenta de lo que estaban haciendo hasta ahora). De hecho, resulta que las sinapsis entre neuronas se comportan exactamente como memristores. Eso plantea la posibilidad de que los memristores puedan conectarse entre sí de una manera que realmente imite el cableado de los cerebros humanos.

Una de las características definitorias de las conexiones entre neuronas es que se vuelven más fuertes cuando las neuronas se activan juntas; de ahí la frase neuronas que se activan juntas, se conectan juntas, un fenómeno también conocido como aprendizaje hebbiano. Varios experimentos han demostrado que este efecto es más pronunciado al principio del proceso de aprendizaje, cuando el aumento en la fuerza de la conexión es mayor. El aprendizaje posterior simplemente refuerza los vínculos

Eso está algo en desacuerdo con el comportamiento real de los memristores, dicen Farnood Merrikh-Bayat y Saeed Bagheri de la Universidad de Teherán en Irán. Dicen que en un solo memristor que conecta dos neuronas, la memristance disminuye cuando se aplica un voltaje que aumenta la corriente, lo que a su vez hace que la memristance caiga aún más, en una especie de efecto de retroalimentación positiva.

Una resistencia menor permite que fluya más corriente, por lo que ciertamente aumenta la fuerza de la conexión como se esperaba, pero hay un problema. El efecto de retroalimentación positiva significa que las señales posteriores tienen un efecto mayor en la conexión que las anteriores, que es al revés de la forma en que se conectan las neuronas reales, donde las señales anteriores tienen el efecto más fuerte.

Merrikh-Bayat y Bagheri tienen una solución simple: use dos memristores en serie. La elección cuidadosa de su memristance les permite reproducir el fortalecimiento de la sinapsis de tipo Hebbian de manera más o menos exacta.

Eso puede resultar ser una idea útil. Ya se están construyendo los primeros chips neuromórficos que utilizan memristance para imitar el comportamiento de la sinapsis. Un pequeño cambio en su diseño puede marcar una diferencia significativa.

Ref: arxiv.org/abs/1008.3450 : El cuello de botella del uso de un solo memristor como sinapsis y su solución

esconder