Una computación energéticamente eficiente inspirada en la naturaleza
Los sistemas biológicos procesan grandes cantidades de información sobre su entorno a través de complejas redes de reacciones. Algunos ejemplos de ello son las redes de señalización en las células inmunitarias y la detección de cuórum en las bacterias. «Si pudiéramos replicar las propiedades de estas redes en materiales sintéticos con características similares a las de los sistemas biológicos, podríamos construir sistemas de procesamiento de información molecular muy distintos a los ordenadores que conocemos hoy», explica Wilhelm Huck(se abrirá en una nueva ventana), catedrático en la Universidad Radboud de Nimega(se abrirá en una nueva ventana). Gracias al respaldo del proyecto Life-Inspired, financiado con fondos europeos, Huck se propuso lograr este objetivo.
De la competencia a las redes complejas
En el proyecto, que contó con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación(se abrirá en una nueva ventana), se buscó aprovechar la dinámica inherente y las no linealidades de las reacciones químicas mediante la computación de reservorio en mezclas químicas. «Demostramos cómo se puede aprovechar la competencia entre moléculas por un recurso compartido, en este caso una enzima, para construir redes complejas adecuadas para la computación de reservorio en mezclas químicas», observa Huck. La computación de reservorio es un marco computacional que utiliza un sistema dinámico y de alta dimensión (el reservorio) para procesar señales de entrada. Inspirándose en este enfoque, la computación de reservorio en mezclas químicas emplea redes de reacciones químicas como «reservorio» para ejecutar cálculos.
Hacia sistemas informáticos más eficientes desde el punto de vista energético
Aprovechando la dinámica inherente y la complejidad de las reacciones químicas para procesar información, el equipo del proyecto identificó una posible vía para lograr sistemas de computación más eficientes energéticamente. «La computación digital, sobre todo cuando se utiliza para entrenar modelos de inteligencia artificial, consume grandes cantidades de energía», explica Huck. «Nuestro objetivo era examinar si podíamos desarrollar paradigmas computacionales alternativos que fueran más eficientes desde el punto de vista energético». El equipo del proyecto no solo se centró en la computación energéticamente eficiente,sino que también estudió el uso de este tipo de computación como medio para obtener nuevos conocimientos sobre los procesos biológicos. «Nuestro enfoque molecular de la computación podría ayudarnos a comprender mejor cómo las células vivas procesan la información», agrega Huck. A largo plazo, esto podría ayudar a esclarecer cómo las enfermedades afectan la capacidad de un sistema vivo para procesar información». Además, se examinó cómo la computación en mezclas químicas podría emplearse para desarrollar nuevos tipos de sensores.
Una interfaz con sistemas electrónicos y biológicos
Gracias al trabajo conjunto de estudiantes de doctorado y posdoctorales, el proyecto Life-Inspired logró transformar una idea sencilla en un sistema de computación de reservorio y sensor realmente impresionantes. «Espero que nuestro trabajo suponga un punto de inflexión a partir del cual otros investigadores puedan construir redes de competencia y emplear estos sistemas químicos como sistema de computación de reservorio para descubrir nuevas formas de interactuar, tanto con sistemas electrónicos como sistemas biológicos», concluye Huck. Con la intención de ampliar el alcance y la capacidad computacional de los sistemas desarrollados en el marco del proyecto Life-Inspired, Huck está actualmente solicitando financiación adicional. También está ultimando un artículo que presenta algunos de los resultados del proyecto.
