Chips inspirados en el cerebro mejoran la capacidad de los narices electrónicas

Después de años de intentos, las narices electrónicas finalmente lograron avances significativos en la detección de olores, casi al nivel de su contraparte humana. Esta conclusión se extrajo de una revisión científica sobre el desarrollo de chips de percepción olfativa neuromórficos (NOPCs), publicada en la revista Nature Reviews Electrical Engineering.

La evolución ha perfeccionado la nariz humana a lo largo de millones de años. Este poderoso órgano sensorial, aunque no es el mejor en el reino animal, puede detectar alrededor de un billón de olores. La búsqueda por desarrollar narices electrónicas con habilidades similares a las humanas para aplicaciones en seguridad, robótica y diagnósticos médicos ha resultado notoriamente difícil. Por ello, los científicos han comenzado a recurrir a la computación neuromórfica, que implica diseñar software y hardware que imiten la estructura y función de la nariz humana.

En esta revisión, un equipo de científicos de China destacó algunos de los avances clave en el desarrollo de chips de detección olfativa. El documento se centró en gran medida en los sensores de gas, ya que son componentes clave del sistema de nariz electrónica. Estos deben detectar físicamente las moléculas de olor y convertirlas en señales eléctricas.

No obstante, uno de los principales inconvenientes de los sistemas actuales es que a menudo no pueden detectar olores sutiles. Además, existe una creciente demanda de narices electrónicas más rápidas y potentes para monitorear la contaminación del aire, verificar la seguridad alimentaria en tiempo real y para diagnósticos médicos no invasivos (como 'oler enfermedades').

La revisión enfatiza cómo los científicos están superando estas limitaciones con chips que imitan la eficiencia del cerebro. Por ejemplo, están diseñando chips que cuentan con memristores y redes neuronales de picos (SNNs).

Los memristores son componentes electrónicos que pueden almacenar y procesar información simultáneamente, como una sinapsis cerebral, mientras que las SNNs imitan cómo las neuronas envían información a través de breves impulsos eléctricos. Al integrar estos dos elementos bioinspirados, los investigadores están construyendo narices electrónicas autónomas y bajo consumo energético que pueden detectar y distinguir olores que los sistemas más antiguos no pueden.

El avance más importante ha sido hacer que los chips funcionen como pequeños y eficientes cerebros. Los investigadores lograron esto al fusionar los sensores, la memoria y la potencia de procesamiento en un solo chip. Esto resolvió el antiguo problema del desperdicio de energía y permite que las narices electrónicas utilicen mucha menos energía. Crucialmente, este diseño bioinspirado otorga al sistema la capacidad de aprender un nuevo olor a partir de una sola muestra y distinguir olores complejos (como gases mezclados) que confunden a las narices electrónicas tradicionales.

"Al inspirarse en la olfacción biológica e integrar micro-nanoelectrónica con tecnologías de IA, estos chips ofrecen una solución prometedora para lograr la percepción, el aprendizaje y el reconocimiento de olores en tiempo real, superando las limitaciones de los sensores de gas tradicionales", afirmaron los investigadores.

Según la revisión, aún persisten desafíos clave para desarrollar estos chips en productos comerciales. Estos incluyen superar la deriva del sensor que provoca que la precisión se degrade tras semanas y meses, y asegurar que el hardware neuromórfico se mantenga estable y confiable durante años.

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