NANONEURONS

IS HENRY MARKRAM, RIGHT?

Apparently, the latest advances in neuroscience (neuromorphism), seem to give the reason (“technologically reproduce the characteristics of the human brain” “brain-inspired computing”), to  the South African-Israeli researcher. Let's see. In 2015, researchers from the Swedish Medical Nanoscience Center, Deparment of Neuroscience (Karolinska Institut) and Linköping University, under the leadership of the microbiologist Agneta Richter-Dahlfors, created an organic bioelectronic device, made of conductive polymers, which, by imitating the functioning of human neurons,  were called artificial neurons. As detailed Agneta (see video), the artificial device works by sensitizing one of its ends with chemical signals stored in glass containers containing neurotransmitters (acetylcholine and others), whose energy is converted into electrical action potentials, traveling along the artificial neuron axon, reaching the distal end (synapse), where the electrical signal will induce a new release of chemical signals, which by diffusion will retransmit the signals to the next neuron and if they were alive could be monitored. According to the review of Agneta (An organic electronic biomimetic neuron enables self-regulated neuromodulation Daniel T. Simon, Karin C. Larsson, David Nilsson, Gustav Burström, Dagmar Galter, Magnus Berggren, Agneta Richter-Dahlfors Biosensors & Bioelectronics, 22 April 2015, 71, 15 2015, Pages 359-364 Biosensor & Bioelectronic), the device will improve the treatment of neurological disorders dependent on treatments based on traditional electrical stimulation. The stimulation of artificial neurons with specific signals from different parts of the body, will cause their electrical potentials to bypass the damaged neurons, restoring the neural function. At that time, Angela hoped that with the miniaturization of the device, its implantation in the human body would be possible and that by adding wireless processes the biosensor would be inserted in any part of the body, releasing neurotransmitters over long distances enabling self-control of neuromodulation and remote control of the sensitivity and delivery of chemical and electrical signals. However, rapid advances in this area from 2015 to 2018 have allowed the creation of artificial nanoneurons (size: 10^-9 m), simulating much better the functions of human brain neurons and, currently with training of just 5 minutes, they perform numerical calculations and graphics recognition, accelerating in this way the advances in Deep Learning, expecting in 50 years, to have an artificial human brain superior to the human one. According to Sylvain Saïghi, it is expected to have up to 100 000 artificial synapses interconnected soon. In the effort to build an artificial brain, there are several problems to be solved. In the first place, the energy to be used to make an artificial brain work would be enormous, which contrasts with the minimum energy used by the human brain to simultaneously handle billions of neurons. In this sense they begin to be used already: nanochips containing nanomagnetos of boron and iron (nanoneuron of Julie Grollier’s team), that will allow better energetic similarities with the human cerebral neurons (Jacob Torrejon et al., "Neuromorphic Computing with Nanoscale Spintronic Oscillators", doi: 10.1038/nature23011, 2017). News that has created the specialty called neuromorphism (neurological systems of small size), foreseeing a new era for artificial intelligence (AI), which is expected that new computers will have apart from the architecture of Neumann, neurons and synapses so powerful as the human brain.

TIENE RAZÓN HENRY MARKRAM?

Al parecer, los últimos avances en neurociencia (neuromorfismo), parecen darle la razón (“reproducir tecnológicamente las características del cerebro humano”” computación inspirada en el cerebro humano”), al investigador sudafricano-israelí. Veamos. El 2015, investigadores del Swedish Medical Nanoscience Centre, Deparment of Neuroscience (Karolinska Institut) y de la Linköping University, bajo el liderazgo de la microbióloga Agneta Richter-Dahlfors, crearon un dispositivo bioelectrónico orgánico, fabricado con polímeros conductivos, que, al imitar el funcionamiento de neuronas humanas, fueron denominados neuronas artificiales. Según detallo Agneta (ver video), el dispositivo artificial funciona  al  sensibilizar  uno de sus extremos con  señales químicas almacenadas  en  recipientes  de vidrio conteniendo neurotrasmisores (acetilcolina y otros), cuya  energía es convertida en potenciales de acción eléctrica,  que viajando a lo largo del axón neuronal artificial,   alcanzan  el  extremo distal (sinapsis), donde la señal eléctrica inducirá una nueva  liberación de señales químicas,  que mediante  difusión retrasmitirán  las señales  a la siguiente  neurona y que si estuviesen vivas podrían ser  monitoreadas.  Según la reseña de Agneta (An organic electronic biomimetic neuron enables auto-regulated neuromodulation Daniel T. Simon, Karin C. Larsson, David Nilsson, Gustav Burström, Dagmar Galter, Magnus Berggren, Agneta Richter-Dahlfors Biosensors & Bioelectronics, 22 April 2015,  71, 15 2015, Pages 359–364 Biosensor & Bioelectronic), el  dispositivo,  mejorara el tratamiento de  desórdenes neurológicos dependientes de tratamientos basados en la  tradicional estimulación eléctrica.  La estimulación de las neuronas artificiales con señales especificas procedentes de distintas partes del cuerpo, hará que sus potenciales eléctricos   bypaseen a las neuronas dañadas, restableciéndose la función neural. Por entonces, Angela esperaba que con la miniaturización del dispositivo su implantación en el cuerpo humano sería posible y que al añadirse procesos inalámbricos el biosensor seria   insertado en cualquier parte del cuerpo, liberando neurotransmisores a grandes distancias posibilitándose el autocontrol de la neuromodulación y el control remoto de la sensibilidad y liberación de las señales químicas y eléctricas.  Empero, rápidos avances en esta área desde el 2015 hasta el 2018, han permitido la creación de nanoneuronas artificiales (tamaño:10-⁹ m), simulando mucho mejor las funciones de neuronas cerebrales humanas y, que actualmente   con entrenamientos de apenas 5 minutos, realizan cálculos numéricos y reconocimiento de gráficos, acelerando de este modo los avances en Deep Learning, esperándose dentro de 50 años, contar con un cerebro humano artificial superior al humano. Según Sylvain Saïghi, se espera contar pronto con hasta 100 000 sinapsis artificiales interconectadas. En el empeño de construir un cerebro artificial, hay varios problemas por resolver. En primer lugar, la energía a emplear para hacer funcionar un cerebro artificial seria enorme, lo que contrasta con la mínima energía que emplea el cerebro humano al manejar simultáneamente billones de neuronas.  En este sentido empiezan a emplearse ya: nanochips conteniendo nanomagnetos de boro e hierro (nanoneurona del equipo de Julie Grollier), que permitiran mejores similaridades energéticas con las neuronas cerebrales humanas (Jacob Torrejon et al., "Neuromorphic Computing with Nanoscale Spintronic Oscillators", doi: 10.1038/ nature23011, 2017). Novedades que han creado la especialidad denominada neuromorfismo (sistemas neurológicos de pequeño tamaño), augurándose una nueva era para la Inteligencia artificial (AI), con lo que se espera que las nuevas computadoras dispondrán aparte de la arquitectura de Neumann, de neuronas y sinapsis tan poderosas como el cerebro humano.