Por primera vez, investigadores franceses del CNRS y del CEA han desarrollado un transistor que puede simular las principales funcionalidades de una sinapsis. Este transistor orgánico, basado en pentaceno y nanopartículas de oro, se conoce como NOMFET (Nanoparticle Organic Memory Field-Effect Transistor), abre el camino a nuevas generaciones de ordenadores basados en el funcionamiento neuronal, capaces de responder de una manera similar al sistema nervioso. El estudio aparece edición del 22-enero-2010 de la revista Advanced Functional Materials
Comentarios
eXistenZ!
¿Por qué cojones elegí estudiar electrónica...?
Yo voy com mp4 sin transistor !
Ahora en serio, los avances todos son buenos , los del sistema nervioso són de los necesários sin duda
Le´i orgásmico y vot´e.
Esto ha sido un gatillazo
Estamos cada vez más cerca de los chobits ^^
#13, una Chi personalizada.... x)~~~~~ Seria el sueño de todo pajero friki
Por lo visto, las redes neuronales no se programan, se "entrenan". Uno diseña una red neuronal para un propósito específico y luego entrena a esa red neuronal para que responda como uno desea. Es un paradigma totalmente distinto al que estamos acostumbrados los programadores. Parece interesante.
#14 El entrenamiento de redes de neuronas (y otros modelos) es algo que ya tiene sus años y es la base del aprendizaje automático; la diferencia con lo que se propone en la noticia es que actualmente se hace en software o se implementa en un hardware 'corriente' (con sus transistores CMOS y tal)
#19 Bueno, ejemplos de modelos conexionistas (que eso es una red neuronal) "encarnados" en hardware sí los ha habido, pero creo recordar que fue hace muchísimos años (tal vez fue McClelland en el MIT??) y más como una "demostración" que otra cosa.
Y es cierto, la clave del procesamiento en una red neuronal artificial es el funcionamiento en paralelo y masivo, una arquitectura radicalmente distinta del ordenador convencional (o máquina de Von Neumann), que funciona de manera serial.
Si un día llegan a emularse mediante hardware las propiedades de una sinapsis (que es algo tremendamente complejo, no os creáis), tendremos el potencial para crear redes más similares al "hardware biológico".
#14 No sólo eso: una red neuronal de determinadas características puede aprender sin que "le enseñen". Digamos que una red neuronal artificial es un modelo matemático capaz de captar las correlaciones en la realidad. Es todo lo que necesita para finalmente aprender a responder a esas correlaciones.
A mí lo del conexionismo me parece un mundo apasionante. Con un programa gratuito y un poco de paciencia, os podéis construir una red que aprenda a responder cuando le pongáis una foto de vuestra cara, por ejemplo, es un ejercicio típico. Os animo a probar.
#21 Quizá te refieres a la Connection Machine?
http://en.wikipedia.org/wiki/Connection_machine
Pero salvo este caso que yo sepa lo habitual es usar hardware, digamos, 'off the shelf'.
#23 Es posible que fuera esa, en efecto, pero no estoy seguro.
Y es cierto, esta máquina es, digamos, un exotismo, un experimento. Normalmente los modelos conexionistas corren en un universo simulado sobre hardware convencional, tipo Von Neumann. Ni siquiera tengo claro lo ventajoso de construir el hardware, físicamente, con esa arquitectura en paralelo, con respecto a simularlo en un programa de ordenador normal (esas supuestas ventajas no las puedo evaluar porque no soy informático ni matemático, sólo trabajo con modelos de redes neuronales para simular sistemas cognitivos biológicos, algo muy diferente de lo que pretenden estos científicos franceses).
Gracias por el enlace.
Vaya parece ser que los estudiantes de teleco no teníamos bastante con el MOSFET, no ...
Maten a esos cientificos, Skynet nooooo.
y sobre todo no le enseñen a jugar ajedrez
#9 ni a jugar a los muñecos
Redios que miedo. Estoy con #9
En vez de antivirus necesitaran antibioticos
Pentaceno y nanopartículas de oro, curiosa mezcla, la molécula más fotogénica se pone joyas
#25 Pues un transistor de efecto campo (FET) es algo bastante mas sencillo:
Es un elemento que tiene un canal por el que se transmite la corriente electrica mejor o peor (o no se trasmite en absoluto) dependiendo de una diferencia de potencial que se le aplica perpendicularmente....
Tal vez la conductividad del canal depende de el voltaje aplicado perpendicularmente y del estado anterior del canal....
Querran decir eso?
"Científicos españoles crean por primera vez un transistor funcionario"
El transistor, basado en componentes inertes, es mantenido por los transistores a su alrededor.
joder, habrá que guardar el pc en la nevera.
Me parece una gran noticia. Quizás los implantes de nanotecnología en el cuerpo humano no estén tan lejos.
No lo entiendo.....
The innovation of the NOMFET resides in the original combination of an organic transistor and gold nanoparticles. These encapsulated nanoparticles, fixed in the channel of the transistor and coated with pentacene, have a memory effect that allows them to mimic the way a synapse works during the transmission of action potentials between two neurons. This property therefore makes the electronic component capable of evolving as a function of the system in which it is placed. Its performance is comparable to the seven CMOS transistors (at least) that have been needed until now to mimic this plasticity.
La sinapsis de las neuronas funciona como un transistor (grifo de corriente)? que imita esa 'memoria'? demasiada informacion para mi en tan pocas lineas
#22 Puf, la verdad es que a mí también se me escapan muchos detalles de esta explicación.
A ver:
Una sinapsis en una neurona es algo muy complejo. Básicamente es un espacio entre dos neuronas (la que trae la señal y la que la recibe). Esto parece sencillo, pero no lo es. En este espacio, la descarga de la neurona entrante libera neurotransmisores que modulan la transmisión de la señal. Por ejemplo, pueden hacer que el umbral de disparo de la neurona receptora se modifique, etc. Pero además los neurotransmisores se liberan físicamente en ese espacio, por tanto pueden afectar a sinapsis cercanas, y van a quedar ahí flotando durante algún tiempo, hasta que sean reabsorbidos. Mientras sigan ahí, su concentración (y el tipo de neurotransmisor que sea) va a afectar y modular la transmisión.
Tal vez quieran decir que con estas partículas se puede imitar parte de este comportamiento, ya que pueden representar el estado de la conexión (sinapsis) en un momento dado, y teniendo en cuenta una historia previa de estados del sistema. O sea, que es una sinapsis dinámica y que depende de los estados previos por los que ha pasado el sistema. Quizá eso es lo que resultaba difícil emular con transistores convencionales. ¿Alguien puede aclararlo mejor?
Yo quiero que me pongan transistores de esos.
bueno, hace bastante tiempo que ya se venia hablando de esto
A ver si le ponen uno de esos a los políticos y les funciona mejor el torrao, para que nos saquen del atolladero.