Computadoras Fúngicas: Cómo los Hongos Impulsan los Chips Neuromórficos

Un nuevo tipo de computadora biológica

Computing was initially developed with analog technology, which differs from digital technology in that it uses more complex (and messy) signals instead of clearly distinct 1 & 0.

Fuente: Unison Audio

En general, una señal digital es más fácil de analizar, replicar y transmitir. Pero una señal analógica es mejor para manejar la complejidad de una situación del mundo real, con todas sus matices.

Por eso los científicos han vuelto a mirar los tipos de computación analógica para nuevos desarrollos en IA, detección y otras aplicaciones. Esto incluye muchos diseños diferentes de los llamados chips neuromórficos, que imitan cómo el cerebro procesa datos.

Un nuevo desarrollo hacia el uso de la capacidad similar al cerebro para realizar cómputo es la aparición de verdaderas computadoras biológicas, que utilizan tejidos orgánicos para realizar tareas normalmente asignadas a chips de silicio. Un ejemplo son organoides, tejidos cultivados en laboratorio a partir de neuronas humanas, capaces de realizar tareas de cómputo. Combinado con nuevas técnicas para la impresión 3D de tejidos cerebrales funcionales, esto podría abrir el camino a un tipo completamente nuevo y extraño de capacidades informáticas.

Otro tipo de componente electrónico que aprovecha componentes biológicos debería añadirse a la lista, con científicos de la Universidad Estatal de Ohio que han creado memristores orgánicos neuromórficos, un tipo de procesador de datos que puede recordar estados eléctricos pasados. Excepto que lo crearon no a partir de neuronas, sino a partir de hongos.

Publicaron su descubrimiento en la revista científica PLOS One, bajo el título “Sustainable memristors from shiitake mycelium for high-frequency bioelectronics.”

¿Por Qué Usar la Computación Neuromórfica?

Ascenso de las NPUs

Las Unidades de Procesamiento Neural (NPUs), también llamadas chips neuromórficos, son un tipo de hardware de IA que presentan algunas ventajas comparado con chips más tradicionales como CPUs y GPUs:

• Diseño más flexible, que permite que la arquitectura del chip se adapte a los datos de entrenamiento.
• Mucho menor consumo de energía, a veces tan bajo como 1/100^th de una GPU comparable.
• Menor producción de calor ayuda a enfrentar el creciente problema de refrigeración que afecta a los centros de datos de IA avanzados.

(Puedes leer más sobre hardware especializado en IA, incluyendo NPUs, en nuestro informe dedicado.)

“Poder desarrollar microchips que imiten la actividad neuronal real significa que no necesitas mucha energía en modo de espera o cuando la máquina no está en uso.

Eso puede ser una gran ventaja potencial tanto computacional como económica.

John LaRocco – científico investigador en psiquiatría en la Facultad de Medicina de Ohio State.

Actualmente se están explorando muchos métodos para crear chips neuromórficos:

• Aprovechar la ferroelectricidad incipiente, un fenómeno aún poco comprendido.
• Sustrato activo usando vanadio o titanio.
• Usar memristores, un nuevo tipo de componente electrónico, que puede realizar tareas de IA con 1/800^th del consumo de energía normal.

Cómo los Memristores Imitan las Sinapsis

Memristores son componentes electrónicos que imitan las sinapsis que conectan neuronas by remembering which electric state they were toggled to after their power is turned off.

Esto puede reducir enormemente la energía y el tiempo perdidos al transferir datos de ida y vuelta entre procesadores y memoria.

Una de las principales fortalezas de los memristores es su capacidad para un aprendizaje eficiente y auto‑adaptativo in situ, lo cual es crítico para aplicaciones en robótica y vehículos autónomos.

Además, el bajo consumo de energía de los memristores es particularmente beneficioso en robótica y vehículos autónomos, donde la eficiencia energética es fundamental. Los sistemas híbridos de memristores analógico‑digital pueden minimizar el uso de energía durante el procesamiento sin sacrificar la capacidad de respuesta.

El problema hasta ahora es que la creación de memristores electrónicos ha dependido de tecnologías emergentes con bajos rendimientos de producción y rendimiento electrónico poco fiable, debido a lo reciente que es esta tecnología.

Usar neuronas reales, como con organoides, también es una opción, pero las neuronas son células muy difíciles de manejar, siendo relativamente frágiles y difíciles de cultivar.

Pero las neuronas no son los únicos tejidos biológicos capaces de procesar y responder a señales eléctricas.

Una alternativa potencial es el micelio, el tejido que constituye los hongos comunes, un tipo de organismo conocido por su notable robustez. Puede cultivarse con biorreactores y cultivos de nutrientes más simples que los requeridos para neuronas convencionales y organoides neuronales.

¿Construyendo Computadoras de Hongos?

Los materiales fúngicos presentan vías conductoras que pueden formarse dinámicamente bajo la influencia de estímulos eléctricos, similar a los filamentos conductores formados en los memristores convencionales.

Esta adaptabilidad puede conducir a un rendimiento mejorado en aplicaciones neuromórficas mediante la facilitación de estados de resistencia variables que imitan los comportamientos sinápticos más de cerca que los materiales memristivos tradicionales.

Los materiales orgánicos también tienen la ventaja de operar eficazmente a voltajes más bajos mientras mantienen las características de conmutación estables importantes para los memristores, incluso más bajas que para los memristores electrónicos, que a su vez consumen mucho menos energía que los componentes informáticos tradicionales.
Esto podría ser importante para dispositivos de bajo consumo energético para electrónica portátil y aplicaciones de Internet de las Cosas que podrían depender de una fuente de energía muy baja.
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Por Qué los Hongos Comestibles Funcionan para la Computación

Los investigadores usaron champiñones comunes (button mushrooms), así como hongos Shiitake comestibles y medicinales para sus experimentos, ambas especies cuya cultivación está bien entendida y es económica.

Se ha demostrado previamente que los hongos Shiitake poseen una estructura de carbono porosa cuando se activan. Esta estructura porosa puede mejorar el rendimiento electroquímico de los dispositivos, haciéndolos candidatos adecuados para su uso en sistemas de almacenamiento de energía, incluidos supercondensadores y, potencialmente, memristores.

También son muy resistentes a la radiación, lo que podría ayudar en aplicaciones como la aeroespacial, donde los chips electrónicos pueden dañarse por radiación ionizante como los rayos UV y los vientos solares.

Respuesta Eléctrica de los Hongos

Los científicos conectaron la masa fúngica de prueba después de deshidratarla.

Fuente: PLOS One

Luego fueron probados a través de un rango de voltajes, formas de onda y frecuencias para sus potenciales capacidades de memristor.

La señal analógica de respuesta mostraba fuertes características memristivas, imitando en analógico la señal digital.

Fuente: PLOS One

En general, la rápida velocidad de conmutación observada de 5.850 Hz, una precisión del 90 % (± 1 %), consumo de energía relativamente bajo, peso ligero y resistencia a la radiación parecen hacer que los memristores fúngicos sean atractivos para la computación en el borde, la aeroespacial y aplicaciones de firmware embebido.

Sin embargo, la precisión disminuyó a medida que aumentó la frecuencia, por lo que probablemente no todos los tipos de señales puedan procesarse/computarse con ese método.

También debe notarse que el método crea solo materiales biodegradables (el shiitake de grado alimenticio se cultiva en astillas de madera) y no requiere materiales de tierras raras ni tóxicos, a diferencia de los chips electrónicos convencionales.

Potencial Futuro

El estudio aquí fue una primera prueba, y estuvo limitado en dos formas:

• Las pruebas fueron relativamente cortas, durando solo 2 meses. Por lo tanto, la capacidad a largo plazo de los memristores fúngicos aún necesita ser investigada.
• El método utilizó una producción a granel, mientras que las aplicaciones reales necesitarían una microcultura del micelio cultivada en un entorno dedicado, proporcionando resultados mucho más pequeños y controlados.

Así que esto es realmente solo una prueba de concepto, una demostración de que algo tan exótico como la computación fúngica es posible y fiable.

Cualquier diseño futuro probablemente verá el uso de técnicas de cultivo más consistentes usando plantillas y estructuras impresas en 3D que den forma al hongo shiitake según la geometría deseada.

La programación también podría facilitarse añadiendo contactos eléctricos a una estructura de cultivo impresa en 3D.

Finalmente, el uso a largo plazo requeriría preservación, lo que podría implicar una variedad de técnicas, incluyendo deshidratación, desecación, liofilización, ciertos hidrogeles y recubrimientos especiales.

Aún así, la idea de desarrollar memristores con materiales exclusivamente orgánicos, y material de hongo resistente, barato y biodegradable, es intrigante.

Invertir en Bioimpresión

BICO Group AB (BICO.ST)

A medida que avanza la computación basada en orgánicos, la impresión 3D de tejidos vivos probablemente se convertirá en una herramienta cada vez más utilizada. Primero en la investigación, y luego en la producción real de dispositivos que aprovechen esta tecnología.

Un líder en el campo ha sido Cellink, cuyas máquinas son usadas para bioimpresión por investigadores de todo el mundo.

Fuente: Cellink

En 2021, Cellink fue renombrada como BICO Group, tras su adquisición de Cytena en 2019 y Scienion en 2020.

Cellink sigue siendo la marca para la parte de bioimpresión del negocio. Esto también podría usarse para crear tejidos u órganos 3D bajo demanda. (Puedes leer una discusión sobre este tema en “Impresión 3D de Órganos Humanos – ¿Qué Tan Realista Es?”).

Bioimpresión representa alrededor de 1/5^th del negocio, con el segmento de automatización de biosciencia, incluyendo la imagen de muestras biológicas, generando más de 3/5^th de los ingresos.

Fuente: BICO Group AB

A largo plazo, es probable que las empresas de bioimpresión evolucionen de proporcionar herramientas a investigadores a convertirse en proveedores de terapias de bioimpresión para pacientes de compañías farmacéuticas.

Esto, a su vez, cambiará completamente el número de bioimpresoras en uso y, más importante, el volumen de consumibles vendidos cada mes.

Este es el mismo proceso que ocurrió para otros fabricantes de equipos de biolaboratorio, incluyendo máquinas de secuenciación genómica de PacBio (PACB) y Illumina (ILMN), que terminan obteniendo el 80 % de sus ingresos de ventas recurrentes de consumibles.

Como BICO Group no depende únicamente de este campo, puede seguir mejorando la tecnología hasta alcanzar una masa crítica de usuarios, mientras también genera ingresos y construye su red de ventas con biinvestigadores a partir de sus otros productos, más maduros, en automatización de biosciencia.