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María RibesLuisa AchaerandioBorja TosarIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor Socasneurona artificial estimula neuronas naturaleseficiencia alta de la neurona artificialignacio crespo confirma estrategia neuronalneurona impresa en aerosol ignacio crespoflexibilidad de la neurona impresaresistencia variable temperatura neuronatemperaturas compatibles interfaces cerebro máquinaIgnacio CrespoMaría Ribesneuronas de Purkinjeefecto Jouleoscilador de Persson-AnsonNeuronasTecnologíaPerceptrónStephen HawkingAldous HuxleyDarwin
Neurona impresa en aerosol Ignacio Crespo
Con
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Ignacio Crespo describe una neurona impresa en aerosol, destacando su flexibilidad y la capacidad de cambiar su resistencia al variar la temperatura.
…ser un poco criticable pudiendo tener más variabilidad, pero bueno, cogen 14 cortes en total y los mantienen funcionales; no voy a decir vivos, que eso es un poco tal vez controvertido, pero funcionales, y los estimulan a través de este sistema y dicen: ¡eh! Confirmado, conseguimos estimular las neuronas naturales con esta neurona artificial. Eso significa que es tremendamente eficiente. Bueno, esto ya se hacía; lo que pasa es que la estrategia que están siguiendo ellos es interesante por otras cosas que no hemos nombrado a pesar de que eran principales en el título, como por ejemplo que esta neurona. Está impresa, esta neurona una de las cosas buenas que tiene es que es flexible, que está impresa con un aerosol, digamos imaginarlo así, capas sobre capas y que además frente a otros compuestos que se han utilizado para tener también esta propiedad de cuando aumento la temperatura baja la resistencia. Otros compuestos que se han utilizado con esta propiedad en el pasado necesitaban para cambiar ese comportamiento unas temperaturas mucho mayores; necesitaba que alcanzara temperaturas que posiblemente no fueran compatibles con un injerto de estos dispositivos para control de interfaces cerebro -máquina. Ojo, tampoco está claro que estos lo sean. Las temperaturas a las que alcanza realmente los puntos importantes de este disulfuro de molibdeno, aquellos por los que se transmite la corriente en los momentos de la despolarización del disparo, pueden ser bastante más altos lógicamente que los que tiene…
Significado #1 · Palabras #1
Ignacio Crespo analiza una nota de prensa sobre la creación de una neurona artificial y explica que, aunque suena impresionante, sus capacidades son limitadas y aún no se han realizado pruebas sólidas.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #3fabricación de neuronas tecnologíanoticia embargada institutoartículo científico nota prensa ignacioneurona artificial capacidades limitadasinterfaces cerebro máquina biocompatiblesperceptron multicapa maria análisisanalogía neurona pruebas sólidas…formas porque soy anfibio, como decía uno. Vamos a pasar, como digo, al tercer tema que es, en este caso, Ignacio, sobre cómo fabricar neuronas con tecnología, ¿no? Me parece muy alucinante y, bueno, cuéntanos un poco este paper que nos proponías para hoy. Ignacio, ¿estás silenciado? Hola, sí, estás muteado. Ahora ya estoy, perdón. Estaba diciendo que yo cometí la imprudencia de proponer este paper cuando era una noticia embargada, una noticia de la cual no tenía el paper, tenía la nota de prensa y dije: «jo, qué interesante suena». Es cierto que no me he arrepentido, pero hay que darle un tirón de orejas a la institución de la nota de prensa porque se han venido muy arriba. Muy, muy arriba. Vamos a partir de eso para que nadie se haga ilusiones y luego realmente contamos lo que es interesante, que lo es. En la nota de prensa decían, efectivamente tenemos una neurona artificial, una neurona artificial con las capacidades correctas para comunicarse con un sistema nervioso que parece ser además biocompatible, que puede utilizarse pues eso, para hacer interfaces cerebro-máquina, tal vez chips neuromórficos, sonaba impresionante y es verdad a medias. ¿Podría? Pues subrayamos mucho el podría, no han hecho pruebas sólidas de su utilidad, de sus aplicaciones y llamarle neurona es pues una analogía, pero realmente si sabemos un poco de qué van estas cuestiones, eso sí nos lo podíamos oler. Entonces, sabiendo eso, vamos poco a poco y me gusta mucho una cosa, que es que hace un rato María has dicho, han usado un perceptron multicapa, no sé muy bien qué significa eso, bueno pues tiene todo que ver con esto. Nos vamos a remontar un poco, porque aquí en cualquier caso como eje tenemos la relación que existe entre una inteligencia artificial, una arquitectura de este estilo y la arquitectura del cerebro; el intento de comunicarse entre esos dos mundos, de decir:…
Ignacio Crespo explica cómo la combinación en capas de una neurona artificial abstracta dio lugar a las primeras inteligencias artificiales, estableciendo un paralelismo con las redes neuronales naturales del cerebro.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #13 · Palabras #7modelo matemático membrana neuronalperceptrón inspirado canales iónicosneurona computacional recibe informaciónneurona artificial abstracta en capasredes neuronales naturales del cerebrointegración de impulsos entre neuronasumbral de despolarización neuronalneuronas inhibidoras y estímulo…muy conocidos de familias elitistas británicas, por supuesto; si os suenan sus apellidos, por supuesto que son de los Hawking y Huxley, que os puedan sonar de todas las cosas, son esos, o sea, el Bulldog de Darwin, el del linfoma de Hawking, están ahí todos. En cualquier caso hicieron un modelo muy interesante donde tenían en cuenta esos canales iónicos y eso inspiró que después se intentara abstraer en un modelo computacional de una neurona, una neurona más o menos, que era capaz de recibir una información, integrarla de hecho de distintos inputs, como que juntaba esos estímulos en su cuerpo, vamos a imaginarlo así, y luego daba una respuesta. Y a esto le llamaron perceptrón. Esta neurona artificial abstracta, combinándola por capas, pues teníamos unas primeras inteligencias artificiales; podríamos pensar en cuanto a que, bueno, se relacionaban de forma similar a las redes neuronales naturales que hay en nuestro cerebro. Muchas neuronas que se comunican entre ellas y que hacen dos cosas: integran impulsos, esto es que una neurona recibe impulsos de distintas neuronas y luego dan una respuesta. ¿Cuándo? Cuando el estímulo que han integrado, sumado de las distintas neuronas, supera un umbral. Si entre todas superan determinado umbral, yo disparo, me despolarizo, que es como se llama. Entonces, esto puede ser para estimular otras neuronas o puede ser con neuronas inhibidoras. Neuronas inhibidoras son aquellas que si reciben suficiente estímulo de otras neuronas, el impulso que comunican no es para activar. otras neuronas, es para inhibirlas. Ahí ya vemos un mundo, en este punto sí que es muy interesante como los modelos representaban bien lo poco que sabíamos sobre estas redes neuronales, como se desarrollaron algunos sistemas de aprendizaje, como creíamos que…
Ignacio Crespo explica las características de las neuronas de Purkinje, encontradas principalmente en el cerebelo, que presentan un comportamiento distinto al de las neuronas más simples.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #3neuronas artificiales chips neuromórficosperceptrones activación real neuronasartículo ignacio crespo niveles complejidadneuronas de purkinje en el cerebelodisparo constante de neuronas de purkinjeinhibición de neuronas por impulsochips neuromórficos simulan neuronasráfagas de disparo en neuronas artificialesinvestigadores logran complejidad chips neuromórficoseficiencia cerebro para nuevos chips…memoria a corto plazo, siempre hablamos de los hipocampos pero se almacena memoria también en la corteza cerebral, memoria motora en zonas relacionadas con el control motor. Hay ese solapamiento. Así que los chips neuromórficos en cierto modo intentan hacer Esto utilizando distintas estrategias. Pero ahora entraremos un poco en cuál es la que tienen en común con este artículo. Este artículo lo que dice es: hemos encontrado una forma de crear pequeñas neuronas artificiales que sumadas podrían componer nuevos chips neuromórficos que tienen una propiedad, y por eso le llaman neuronas artificiales, que no tendrían estos perceptrones y que se parece más a cómo se activan realmente las neuronas. Porque ese perceptrón hace algo tremendamente básico. De hecho, en el artículo lo comentan como si hubiera tres niveles de complejidad y el primer nivel de complejidad es el más sencillo. Integran la información y disparan. Le das la información con las neuronas previas, la suma y dispara. Punto. Una vez. Pero hay un segundo nivel de complejidad que no está. en estas neuronas, este estilo, que hay algunas en nuestro cerebro que se comportan así, sino en las neuronas, por ejemplo, de Purkinje, que están sobre todo en el cerebelo. Estas neuronas lo que tienen es que son capaces de, una vez las estímulos, bueno, realmente de forma constante, incluso sin estímulo externo, están disparando trenes de estímulos hasta que reciben suficiente impulso otras neuronas y entonces se inhiben, vamos a decirlo de esa forma. Pero tienen un comportamiento diferente, se disparan de otra forma. Y un tercero, que no es ni integran información y disparan una vez, ni disparan de forma constante por defecto, sino que disparan por ráfagas. Pero eso ya requiere una complejidad que, bueno, pues en este artículo plantean que no se había conseguido de esta manera hasta ahora y que ellos sí lo han logrado. esto está muy bien, esto es muy interesante y realmente podría ser clave para desarrollar sistemas que se comuniquen con nuestro cerebro que aprovechen la eficiencia de nuestro cerebro para diseñar estos nuevos chips neuromórficos pero no lo son todavía no lo son y eso es importante subrayarlo así que ¿qué hacen aquí? Yo aquí he tenido que buscar cosas porque la verdad es que se escapaba de lo que normalmente se ve. De hecho está publicado, no lo he dicho, en Nature Nanotechnology, no en una revista generalista ni en una revista dedicada a neurociencia, sino…
Ignacio Crespo describe las características de los impulsos neuronales artificiales creados con otros materiales más sencillos.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #2 · Palabras #10disulfuro de molibdeno imita disparo neuronalonda gráfica corriente simula neuronaneuronas artificiales materiales sencillosimpulsos neuronales artificiales ignacio crespográfica rectangular subida bajada neuronalamplitud frecuencia impulsos neurona naturalneuronas del cerebro dientes de sierraimitación del cerebro eficiencia energéticadespolarización neuronal patrón dientes de sierracircuito imita periodo refractario neuronasosciladores persson-anson simulan latencia neuronalinvestigación circuitos propiedades membrana neuronaldisulfuro de molibde simula membranas neuronalesráfagas con sistema relativamente sencillocircuito imita membrana de una neurona…su paso. Pero en el caso de este disulfuro de molibdeno pasa lo contrario: cuando se calienta, precisamente por efecto Joule al paso de la corriente, la resistencia cae y entonces la corriente aumenta. Y esto es lo ideal, lo que ellos necesitan para. que el comportamiento, la onda que se genera en la gráfica cuando representas la corriente, se parezca más Más, al menos, a cómo se dispara una neurona. Y esto ya es una cuestión que algunos críticos dirán que es puramente estética. Voy a intentar contarla muy fácil. Cuando se hacían neuronas artificiales con otros materiales más sencillos, Lo que vemos es que cuando la neurona dispara, la gráfica es una meseta, con una subida perfectamente vertical, rectangular prácticamente; esa subida y esa bajada, y ya está. Y había trenes de impulsos que podías hacer uno detrás de otro, en función de la amplitud y de la frecuencia, pues podías estimular unas neuronas naturales cuando lo conectabas con el cerebro u otras. Bueno, eso está muy bien. Pero ellos decían: el cerebro realmente, si yo mido cómo se despolariza la neurona, no veo esta subida abrupta, esta meseta perfectamente plana y esta bajada. Veo como dientes de sierra. Y aquí viene lo que son posiblemente especulaciones: si consigo hacerlo con dientes de sierra será más eficiente. De nuevo, por imitación del cerebro. Si el cerebro es eficiente y lo imito en todo, pues igual lo consigo. No está claro. Ellos dicen puede que sí y no hacen el paso de vamos a comprobarlo. Dicen vamos a intentar imitarlo. Ya veremos si sí y si no, pero vamos a intentar imitarlo, que es nuestro objetivo con este material entre dos láminas de grafeno conectado en El circuito y en realidad de forma un poquito más compleja porque lo que tienen es un circuito que junta estos materiales que he dicho y le llaman oscilador, pero lo acoplan a un segundo para que además tenga otra propiedad que comparte con nuestras neuronas, que es el periodo refractario. Una neurona, una vez dispara, no puede volver a disparar por lo general inmediatamente, necesita un tiempo para acumular por las propiedades que tiene la membrana; pues con esta combinación de dos osciladores, o así por resumir porque no le llaman oscilador a los dos por separado, pero bueno, sería eso, un oscilador de Persson-Anson, se comportaría con esta latencia. Entonces, bueno, la idea es interesante, configuran todo esto, utilizan el disulfuro de molibde, lo prueban y efectivamente el registro eléctrico que hacen se parece mucho y pueden además, cambiando algunas variables, conseguir esos tres niveles de complejidad, el spike o disparo simple que estábamos comentando, ese que es tónico que se mantiene como uno detrás de otro misma frecuencia, consiguen también esas ráfagas y además con un sistema que es relativamente sencillo porque no requieres una complejidad enorme en el circuito para que se comporte de una manera tan compleja y tan análoga a la membrana de una neurona. Recordemos que la membrana de una neurona es muchísimo más compleja que todo esto; no solamente tiene una cantidad incontable de canales iónicos en su superficie, sino que la propia geometría de esa membrana afecta a cómo se propaga el impulso eléctrico por…
Ignacio Crespo describe una neurona impresa en aerosol, destacando su flexibilidad y la capacidad de cambiar su resistencia al variar la temperatura.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #1 · Palabras #1neurona artificial estimula neuronas naturaleseficiencia alta de la neurona artificialignacio crespo confirma estrategia neuronalneurona impresa en aerosol ignacio crespoflexibilidad de la neurona impresaresistencia variable temperatura neuronatemperaturas compatibles interfaces cerebro máquina…ser un poco criticable pudiendo tener más variabilidad, pero bueno, cogen 14 cortes en total y los mantienen funcionales; no voy a decir vivos, que eso es un poco tal vez controvertido, pero funcionales, y los estimulan a través de este sistema y dicen: ¡eh! Confirmado, conseguimos estimular las neuronas naturales con esta neurona artificial. Eso significa que es tremendamente eficiente. Bueno, esto ya se hacía; lo que pasa es que la estrategia que están siguiendo ellos es interesante por otras cosas que no hemos nombrado a pesar de que eran principales en el título, como por ejemplo que esta neurona. Está impresa, esta neurona una de las cosas buenas que tiene es que es flexible, que está impresa con un aerosol, digamos imaginarlo así, capas sobre capas y que además frente a otros compuestos que se han utilizado para tener también esta propiedad de cuando aumento la temperatura baja la resistencia. Otros compuestos que se han utilizado con esta propiedad en el pasado necesitaban para cambiar ese comportamiento unas temperaturas mucho mayores; necesitaba que alcanzara temperaturas que posiblemente no fueran compatibles con un injerto de estos dispositivos para control de interfaces cerebro -máquina. Ojo, tampoco está claro que estos lo sean. Las temperaturas a las que alcanza realmente los puntos importantes de este disulfuro de molibdeno, aquellos por los que se transmite la corriente en los momentos de la despolarización del disparo, pueden ser bastante más altos lógicamente que los que tiene…
Ignacio Crespo reflexiona sobre las limitaciones de los materiales utilizados para simular neuronas, señalando la sensibilidad de estas a factores como la temperatura y la falta de oxígeno.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #4neuronas sensibles a altas temperaturasondas rectangulares activación nerviosaeficiencia ondas morfología rectangularignacio crespo simulación de neuronas…de este disulfuro de molibdeno, aquellos por los que se transmite la corriente en los momentos de la despolarización del disparo, pueden ser bastante más altos lógicamente que los que tiene un cerebro humano funcional y el cerebro además es muy sensible. A las altas temperaturas. Las neuronas son sensibles a todo: a falta de oxígeno, a las altas temperaturas; con lo que, bueno, todo eso habría que verlo. Y es cierto que unas ondas con la misma amplitud y la misma frecuencia, pero de morfología rectangular, como esas que decíamos que hacen otros dispositivos, hasta donde sabemos también son eficientes, activando el tejido nervioso de un cerebro, de un nervio. Así que, bueno, ahí se plantean dudas. Lo que me ha parecido curioso es la estrategia, porque hasta aquí he contado un poco lo que buscaban, lo que han hecho, pero hay un punto clave de por qué han elegido realmente este sistema y es que aprovechan la suciedad de un procedimiento que creían que no…