Aprovechando el concepto biológico de la red neuronal, los investigadores de la Universidad de Penn State en Pensilvania (EE.UU.) han desarrollado una aplicación de inteligencia artificial (IA) para desarrollar la primera neurona artificial integrada multisensorial. Según la investigación, permitir que los sensores se comuniquen directamente entre sí podría ser más eficiente en términos de energía y velocidad.
El equipo se centró en integrar un sensor táctil y un sensor visual para que la salida de un sensor modifique la del otro, con la ayuda de la memoria visual. Los investigadores fabricaron la neurona multisensorial conectada a un sensor táctil fototransistor basado en una monocapa de disulfuro de molibdeno, un compuesto que exhibe características eléctricas y ópticas únicas, útiles para detectar luz y soportar transistores.
Uso del efecto triboeléctrico en los sensores
El sensor genera picos eléctricos de una manera que recuerda a las neuronas que procesan información, lo que le permite integrar señales tanto visuales como táctiles. Es el equivalente a ver una luz ‘encendida’ en la estufa y sentir el calor saliendo de un quemador; ver la luz encendida no significa necesariamente que el quemador esté caliente todavía, pero una mano solo necesita sentir un nanosegundo de calor antes de que se encienda. El cuerpo reacciona y aleja la mano del peligro potencial. La entrada de luz y calor desencadena señales que inducen la respuesta de la mano. En este caso, los investigadores midieron esta reacción en la versión de la neurona artificial al ver las salidas de señalización resultantes de señales de entrada visuales y táctiles.
Para simular la entrada táctil, el sensor táctil utiliza un efecto triboeléctrico, en el que dos capas se deslizan una contra otra para producir electricidad, lo que significa que los estímulos táctiles se codifican en impulsos eléctricos. Para simular la entrada visual, los investigadores iluminaron el fototransistor monocapa de disulfuro de molibdeno, creando un transistor que puede recordar la entrada visual, como una persona puede conservar el diseño general de una habitación después de que un destello rápido la ilumina.
Descubrieron que la respuesta sensorial de la neurona (simulada como salida eléctrica) aumentaba cuando las señales visuales y táctiles eran débiles. El equipo explicó que un sistema de neuronas multisensoriales artificiales podría mejorar la eficiencia de la tecnología de sensores, allanando el camino para usos de la IA más ecológicos.
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