Replicar ese mecanismo complejo en una máquina ha sido uno de los retos más persistentes en el desarrollo de las llamadas narices electrónicas, utilizadas en ámbitos tan variados como la seguridad, la detección de enfermedades o el control de calidad alimentario. Sin embargo, los sistemas tradicionales se han quedado cortos frente a la capacidad adaptativa y de aprendizaje del ser humano.
El enfoque neuromórfico: aprender del cerebro
Para superar esas limitaciones, los científicos están apostando por un nuevo enfoque: el diseño de chips neuromórficos, que imitan el comportamiento del sistema nervioso humano. Este enfoque no se limita a copiar la forma del cerebro, sino que intenta replicar su modo de funcionamiento.
Un artículo reciente publicado en Nature Reviews Electrical Engineering y liderado por un equipo de investigadores en China, ofrece una revisión detallada de los avances más prometedores en este campo. El estudio se centra en el desarrollo de los llamados chips de percepción olfativa neuromórfica (NOPCs, por sus siglas en inglés), que combinan sensores, memoria y procesamiento en una sola unidad compacta y eficiente.
Este tipo de arquitectura permite una mayor autonomía y eficiencia energética. En lugar de requerir grandes cantidades de datos para aprender a reconocer un olor, como hacen los sistemas tradicionales, estos chips pueden aprender con solo una muestra. Este rasgo, muy parecido a cómo lo hacemos las personas, marca un cambio radical en el diseño de dispositivos inteligentes de detección.
La clave está en los memristores y las redes neuronales de espigas
Dos elementos fundamentales permiten este salto tecnológico: los memristores y las redes neuronales de espigas (SNNs).
Los memristores son componentes electrónicos que actúan como sinapsis artificiales. Es decir, no solo almacenan información como una memoria convencional, sino que también la procesan, todo en el mismo lugar. Esto imita la eficiencia del cerebro, donde las conexiones entre neuronas sirven tanto para almacenar como para transmitir señales.
Por otro lado, las SNNs reproducen el modo en que las neuronas del cerebro se comunican mediante impulsos eléctricos breves. Estas redes son mucho más eficientes energéticamente y pueden gestionar información en tiempo real, lo que las hace ideales para tareas como el reconocimiento de olores, donde la velocidad y la precisión son esenciales.
Gracias a la combinación de estos elementos, los NOPCs no solo detectan olores, sino que también los identifican y clasifican en contextos complejos, como mezclas gaseosas o entornos contaminados, donde los sensores tradicionales suelen fallar.
Aplicaciones prácticas y desafíos por resolver
El potencial de estas narices electrónicas neuromórficas es inmenso. Por ejemplo, podrían utilizarse en sistemas portátiles de diagnóstico médico, capaces de detectar enfermedades a través del aliento de una persona, una técnica no invasiva que ya ha mostrado resultados prometedores en investigaciones sobre cáncer o infecciones respiratorias.
También tienen aplicaciones en la industria alimentaria, para verificar la frescura de los productos, y en la vigilancia ambiental, para monitorear la calidad del aire en tiempo real. Incluso podrían incorporarse en robots autónomos para dotarlos de un sentido del olfato artificial, útil en tareas de búsqueda y rescate, o en la exploración de entornos peligrosos.
Pero no todo está resuelto. Los investigadores reconocen que aún existen obstáculos técnicos que impiden una adopción masiva de estos sistemas. Uno de los principales es el desplazamiento de sensores con el tiempo, un fenómeno que deteriora la precisión del sistema tras semanas o meses de uso. También se está trabajando en garantizar la estabilidad a largo plazo del hardware neuromórfico, un aspecto crucial si se quiere escalar su producción y comercialización.
Una nueva generación de dispositivos sensoriales
Lo más fascinante de este avance no es solo la mejora técnica en la detección de olores, sino la forma en que refleja una evolución en nuestra forma de construir tecnología. En lugar de seguir un enfoque puramente computacional, los científicos están aprendiendo de la naturaleza, extrayendo principios de eficiencia y adaptabilidad directamente del cerebro.
Esto abre la puerta a una nueva generación de dispositivos sensoriales, no solo más precisos, sino también más autónomos, rápidos y con capacidad de aprendizaje. Así como los teléfonos móviles integraron cámaras y micrófonos cada vez más sofisticados, es posible que en un futuro cercano dispositivos personales incluyan un sentido del olfato artificial con múltiples aplicaciones.
Los chips de percepción olfativa neuromórfica están aún en fase experimental, pero su desarrollo marca un punto de inflexión en la búsqueda por imitar el olfato humano en sistemas electrónicos. Si superan los desafíos actuales, no solo cambiarán cómo perciben los dispositivos el entorno, sino también cómo interactúan con nosotros.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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