{"id":207212,"date":"2026-07-24T10:28:20","date_gmt":"2026-07-24T09:28:20","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/dispositivos-electronicos-imitan-funciones-neuronales-para-avanzar-hacia-nuevos-sistemas-de-computacion\/"},"modified":"2026-07-24T10:28:20","modified_gmt":"2026-07-24T09:28:20","slug":"dispositivos-electronicos-imitan-funciones-neuronales-para-avanzar-hacia-nuevos-sistemas-de-computacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/dispositivos-electronicos-imitan-funciones-neuronales-para-avanzar-hacia-nuevos-sistemas-de-computacion\/","title":{"rendered":"Dispositivos electr\u00f3nicos imitan funciones neuronales para avanzar hacia nuevos sistemas de computaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Un equipo de investigaci\u00f3n del Instituto de Tecnolog\u00eda Qu\u00edmica (ITQ), centro mixto del CSIC y de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV), ha publicado una revisi\u00f3n cient\u00edfica sobre los llamados dispositivos autooscilatorios, unos componentes electr\u00f3nicos que generan se\u00f1ales de forma aut\u00f3noma y pueden reproducir algunos mecanismos propios de las neuronas.<\/p>\n

El trabajo re\u00fane conocimientos de f\u00edsica, qu\u00edmica, ciencia de materiales, electroqu\u00edmica e ingenier\u00eda electr\u00f3nica para avanzar hacia nuevas formas de computaci\u00f3n inspiradas en el cerebro. Sus posibles aplicaciones los convierten en una alternativa para desarrollar una nueva generaci\u00f3n de hardware inteligente.<\/p>\n

Estos dispositivos pueden imitar algunas funciones neuronales, como generar impulsos el\u00e9ctricos, responder a est\u00edmulos o sincronizarse entre s\u00ed<\/p>\n

El estudio propone una visi\u00f3n com\u00fan para comprender c\u00f3mo funcionan estos dispositivos. Aunque utilizan materiales y tecnolog\u00edas muy diferentes, muchos pueden comportarse de forma similar a las neuronas, ya que generan impulsos el\u00e9ctricos, responden a est\u00edmulos o se sincronizan entre s\u00ed.<\/p>\n

Para explicar estos comportamientos, el trabajo recurre a la din\u00e1mica no lineal, que estudia sistemas capaces de responder de forma compleja y cambiante ante distintos est\u00edmulos. Seg\u00fan sus autores, esta perspectiva puede ayudar a dise\u00f1ar dispositivos m\u00e1s eficientes para futuros sistemas de computaci\u00f3n inspirados en el cerebro.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Propiedades de los materiales<\/h2>\n

La investigaci\u00f3n ofrece una explicaci\u00f3n com\u00fan para comprender el funcionamiento de las distintas familias de dispositivos autooscilatorios. Para ello, utiliza herramientas matem\u00e1ticas que permiten estudiar c\u00f3mo un sistema puede cambiar de comportamiento, por ejemplo, al pasar de un estado estable a generar impulsos el\u00e9ctricos u oscilaciones.<\/p>\n

Esta visi\u00f3n proporciona una gu\u00eda para dise\u00f1ar nuevos dispositivos capaces de procesar informaci\u00f3n mediante las propiedades f\u00edsicas de los propios materiales, de una forma m\u00e1s parecida al funcionamiento del cerebro que al de los ordenadores tradicionales.<\/p>\n

Las aplicaciones abarcan desde la IA y la rob\u00f3tica hasta el reconocimiento de patrones, el procesamiento de se\u00f1ales y los sistemas capaces de aprender y adaptarse en tiempo real<\/p>\n

Las posibles aplicaciones de esta tecnolog\u00eda abarcan desde la inteligencia artificial y la rob\u00f3tica hasta el reconocimiento de patrones, el procesamiento de se\u00f1ales y los sistemas capaces de aprender y adaptarse en tiempo real.Adem\u00e1s, estos dispositivos podr\u00edan reducir el consumo energ\u00e9tico y simplificar el dise\u00f1o de los circuitos, ya que integran en un mismo elemento el almacenamiento, el procesamiento y la adaptaci\u00f3n de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Los osciladores integran almacenamiento, procesamiento y adaptaci\u00f3n en un mismo elemento f\u00edsico<\/p>\n

\u201cLa principal ventaja de estos sistemas es que la computaci\u00f3n emerge directamente de las propiedades f\u00edsicas y din\u00e1micas del dispositivo. En lugar de separar memoria y procesamiento, como ocurre en los ordenadores tradicionales, los osciladores integran almacenamiento, procesamiento y adaptaci\u00f3n en un mismo elemento f\u00edsico\u201d, explica Juan Bisquert, investigador distinguido de la UPV y l\u00edder del grupo PROFUND en el ITQ.<\/p>\n

Esta caracter\u00edstica puede traducirse en un menor consumo energ\u00e9tico, una reducci\u00f3n de la complejidad de los circuitos y una mayor eficiencia en tareas cognitivas.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Funciones neuronales<\/h2>\n

El trabajo est\u00e1 asociado al proyecto ERC Advanced Grant PeroSpiker, cuyo objetivo es establecer los\u00a0principios f\u00edsicos y din\u00e1micos que permiten a los materiales y dispositivos i\u00f3nico-electr\u00f3nicos presentar funciones inspiradas en las neuronas, como la excitabilidad, la generaci\u00f3n de impulsos, las oscilaciones, la adaptaci\u00f3n y la memoria.<\/p>\n

La revisi\u00f3n ha sido realizada por\u00a0Gonzalo Rivera-Sierra, Roberto Fenollosa y\u00a0Juan Bisquert, del Instituto de Tecnolog\u00eda Qu\u00edmica.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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