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(Noticias de Nanowerk) Los microprocesadores de los teléfonos inteligentes, las computadoras y los centros de datos procesan la información mediante la manipulación de electrones a través de semiconductores sólidos, pero nuestro cerebro tiene un sistema diferente. Se basan en la manipulación de iones en líquidos para procesar información.
Inspirándose en el cerebro, los investigadores han intentado durante mucho tiempo diseñar «iones» en una solución acuosa. Mientras que los iones en el agua se mueven más lentamente que los electrones en los semiconductores, los científicos creen que la diversidad de especies iónicas con diferentes propiedades físicas y químicas podría aprovecharse para un procesamiento de información más rico y diverso.
Sin embargo, la computación iónica aún está en pañales. Hasta ahora, los laboratorios solo han desarrollado dispositivos iónicos individuales como diodos iónicos y transistores, pero nadie ha unido muchos de estos dispositivos en un circuito más complejo para computadoras, hasta ahora.
Un equipo de investigadores de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de Harvard (SEAS), en colaboración con DNA Script, una startup de biotecnología, diseñó un circuito iónico que comprende cientos de transistores iónicos y realizó un proceso central de computación de redes neuronales. .
La investigación se publica en Materiales avanzados («Una máquina MAC analógica acuosa»).
![Un circuito iónico que contiene cientos de transistores iónicos.](https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/id61567_1.jpg)
Los investigadores comenzaron a construir un nuevo tipo de transistor de iones utilizando una técnica en la que recientemente fueron pioneros.
El transistor consiste en una solución acuosa de moléculas de quinona conectadas como un ojo de buey con dos electrodos de anillo concéntrico con un electrodo de disco central. Los dos electrodos de anillo bajan electroquímicamente y ajustan el pH local alrededor del disco central generando y atrapando iones de hidrógeno. Un voltaje aplicado al disco central provoca una reacción electroquímica para producir un flujo de iones desde el disco hacia el agua. La velocidad de reacción se puede aumentar o disminuir, aumentando o disminuyendo la corriente de iones, ajustando el pH local.
En otras palabras, el pH controla o bloquea la corriente iónica del disco en la solución acuosa, creando una contrapartida iónica del transistor electrónico.
Luego diseñaron el transistor de iones controlado por pH para que la corriente de la placa sea una multiplicación aritmética del voltaje de la placa y un parámetro de «peso» que representa el pH local que controla el transistor. Organizaron estos transistores en una matriz de 16 × 16 para extender la multiplicación aritmética analógica de transistores individuales a la multiplicación de matriz analógica, con la matriz de valores de pH locales sirviendo como matriz de peso que se encuentra en las redes neuronales.
![Un chip CMOS (izquierda) con una matriz (centro) de cientos de transistores iónicos individuales (derecha)](https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/id61567_2.jpg)
«La multiplicación de matrices es el cálculo más utilizado en redes neuronales para inteligencia artificial», dijo Woo-Bin Jung, investigador postdoctoral en SEAS y primer autor del trabajo. «Nuestro circuito iónico realiza la multiplicación de matrices en agua de manera análoga, basándose completamente en máquinas electroquímicas».
«Los microprocesadores manipulan digitalmente los electrones para realizar la multiplicación de matrices», dijo Donhee Ham, profesor Gordon McKay de Ingeniería Eléctrica y Física Aplicada en SEAS y autor principal del artículo. «Si bien nuestros circuitos iónicos pueden no ser tan rápidos o precisos como los microprocesadores digitales, la multiplicación de la matriz electroquímica en el agua es inherentemente atractiva y tiene el potencial de ser energéticamente eficiente».
Ahora el equipo está tratando de aumentar la complejidad química del sistema.
«Hasta ahora, solo hemos utilizado de 3 a 4 especies de iones, como iones de hidrógeno y quinona, para permitir el transporte de iones en el transistor de iones acuosos», dijo Jung. “Será muy interesante usar especies iónicas más diversas y ver cómo podemos usarlas para enriquecer el contenido de la información a procesar”.
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