Estás
en la selva, oyes un ruido sospechoso, y te giras inmediatamente hacia la
dirección exacta de donde vino el sonido. A tus antepasados mamíferos esta
habilidad les resultó imprescindible para saber hacia dónde escapar.
Haz
la prueba: Si cierras los ojos y alguien chasquea sus dedos señalarás sin
problema el lugar donde se encuentra. ¿Cómo averigua tu cerebro con tanta
precisión si el sonido vino de la izquierda, por detrás o más arriba?
Entenderlo te puede llevar a construir ordenadores con memoria infinita.
La
clave está en unos sistemas neuronales que codifican información no sólo con
neurotransmisores y señales eléctricas, sino también en función del tiempo.
La
pareja de matemáticos Gemma y Ferran te lo explican desde sus respectivos
departamentos de neurociencia y de nanofísica de la New York University en
Washington Square.
Gemma
Huguet intenta construir ecuaciones diferenciales que describan los patrones de
polarización de las neuronas encargadas de transmitir sonidos en el cerebro.
Cuando una onda sonora llega a tus oídos, las células ciliadas de tus cócleas
vibran, transforman la señal física en estímulo eléctrico, y envían la
información a un lugar muy especial de tu cerebro: El Medial Superior Olive.
Allí
hay unas neuronas con dentritas (brazos) hacia la izquierda recibiendo la señal
de tu oído izquierdo, y hacia la derecha recibiendo del derecho. Y lo más
importante: sabiendo interpretar si hay microsegundos de desfase en la llegada
de la señal. Es lo que se llama coincidence detection.
Si
un sonido viene desde la izquierda, la señal eléctrica llegará a las neuronas
del Medial Superior Olive un poquito más pronto desde la izquierda que desde la
derecha, y la activación de dichas neuronas será más o menos alta en función de
este pequeño retraso. Esta información será enviada al córtex auditivo, e
intervendrán muchos otros mecanismos para darle sentido. Pero es la manera
básica como tu cerebro mamífero sabe exactamente el ángulo de donde le viene un
ruido.
En
los pájaros es un poco diferente. Sus tímpanos y sistema auditivo evolucionaron
hace 200 millones de años desde los arqueosaurios ancestros de aves, de manera
independiente al oído de los mamíferos millones de años después. Pero ambos
cerebros desarrollaron de manera convergente sistemas de coincidence
detection.
En
el caso de los pájaros de cada cóclea salen diversas neuronas con caminos más o
menos largos hacia un espacio común llamado nucleus laminaris. Allí hay una
larga serie de células neuronales que sólo se excitarán cuando la señal llega
simultáneamente por la izquierda y la derecha. En función del ángulo por donde
venga el sonido, esto ocurrirá cuando el camino por la izquierda haya sido un
poquito más corto que por la derecha, o al revés. La neurona en que coincidan
será la que se activará enviando información sobre la localización exacta del
ruido. En neurociencia se conoce como el Jeffress Model.
Difícil
de explicar en palabras, la idea es la misma: Coincidende Detection: sistemas
neuronales que saben interpretar las ínfimas diferencias de tiempo entre una
señal física que llega por la izquierda y otra que lo hace por la derecha.
Es
decir; se trata de neuronas codificando información en función del tiempo. Y el
tiempo no es un código binario limitado a combinaciones de ceros y unos, sino
una magnitud potencialmente infinita. Un retraso puede ser de 0,1
microsegundos, de 0,01, de 0,011, 0,0121… y así todos los decimales que quieras.
¿Se podría utilizar este principio para diseñar nuevas formas de computar
información? Eso es lo que pretende el también matemático Ferran Macia en su
laboratorio de nanotecnología 8 pisos por debajo de Gemma.
Inspirados
inicialmente por los procesos cerebrales de coincidence detection, Ferran y su
jefe ya han patentado una especie de placas con nano-osciladores magnéticos que
codifican información en función de las interferencias de ondas de spin.
La
computación basada en patrones temporales de ondas es un nuevo paradigma
totalmente diferente al de las máquinas digitales. La computación y memorias
actuales se basan en codificar información como combinación de 0’s y 1’s. Los
chips de 0’s y 1’s están formados por diminutos paquetitos de átomos con dos
estados posibles: excitado o no excitado. Esto se ha podido miniaturizar hasta
extremos fabulosos. Pero en última instancia este código binario es limitado, y
desde hace décadas se están buscando nuevos sistemas de codificar información
que potencialmente sean más poderosos.
Los
ordenadores cuánticos se pusieron de moda en los 80 con la idea de aprovechar
estados atómicos de superposición cuántica, pero tras discretísimos resultados
y aparición de numerosos problemas muchos grupos han abandonado esta línea de
investigación. La computación por interferencia de ondas de spin que propone
Ferran es un nuevo intento de vencer el límite digital. De nuevo, la idea es
utilizar una magnitud continua como el tiempo en lugar de un código binario.
Para ello construye capas metálicas magnéticas con puntos oscilantes que puedan
generar, propagar y detectar ondas de spin. En ellas la información se
codificará y guardará en función del tiempo de llegada de la señal; del retraso
entre varios puntos.
