Investigadores de la Universidad Politécnica de Cataluña han utilizado un modelo matemático muy sencillo para modelizar el comportamiento de la luz láser sometida a perturbaciones. Este modelo es el mismo con el que otros científicos han descrito el comportamiento de algunas neuronas. Según los autores, esta similitud permitirá estudiar mejor cómo responde el sistema neuronal humano a estímulos externos.
Un grupo de investigadores del campus de la Universidad Politécnica de Cataluña · BarcelonaTech (UPC) en el Campus de Terrassa ha utilizado un modelo matemático muy sencillo que reproduce algunos aspectos importantes del comportamiento de la luz láser cuando se la somete a perturbaciones, a pesar de la complejidad del fenómeno.
El aspecto relevante del trabajo es que el modelo matemático es el mismo con el que otros científicos han explicado el comportamiento de algunas neuronas. Los resultados se publican en la revista Scientific Reports del grupo Nature. Según afirma Andrés Aragoneses, uno de los autores, "entender mejor el comportamiento del láser nos permite entender mejor el de las neuronas".
Los láseres de semiconductor, que suponen más del 90% de los láseres que se fabrican en todo el mundo para producir todo tipo de dispositivos en el ámbito de las telecomunicaciones (ratones de ordenador, lectores de códigos de barras, tv por cable, etc.) presentan comportamientos caóticos cuando son perturbados externamente. Cuando la luz de un láser refleja en un espejo el láser se desestabiliza de una manera aparentemente aleatoria.
Súbitamente, la luz entra en un ciclo muy irregular de disminución muy abrupta (hasta casi apagarse) y de recuperación de intensidad. Estas caídas continuas son similares a las descargas eléctricas de las neuronas, que son la base de la comunicación neuronal.
Los investigadores han encontrado en su experimentación diferentes comportamientos en el láser, que van desde los más aleatorios a los más estructurados, y han detectado correlaciones entre hechos consecutivos. El modelo que han utilizado es muy robusto porque reproduce muy bien la relación entre las caídas de intensidad del láser con corriente continua o bien oscilante. De hecho, algunos procesos importantes de las neuronas se dan cuando se encuentran sometidas a un estímulo oscilante ambulatorio, al igual que el experimento realizado con el láser.
Aragoneses propone que los láseres de semiconductores con luz reinyectada podrían utilizarse para simular el comportamiento de las neuronas "y, de este modo, mediante experimentos sencillos, podríamos entender mejor cómo responden las neuronas a los estímulos externos, con la ventaja de que estas neuronas ópticas presentan órdenes de magnitud más rápidas".
Referencia bibliográfica:
Andrés Aragoneses, Sandro Perrone, Taciano Sorrentino, M. C. Torrent, Cristina Masoller. "Unveiling the complejo organization of recurrente patterns in spiking Dynamical systems". Scientific Reports 4: 4696, 2014.
Investigadores del Instituto de Física Corpuscular han logrado medir en el laboratorio la formación de un elemento clave en la evolución de la composición química de los elementos pesados. Un isótopo de este elemento, el Plomo-204, se produce en estrellas gigantes rojas, responsables de la creación de la mitad de los elementos más pesados que el hierro en la naturaleza.
La Real Academia Sueca de las Ciencias ha premiado a los investigadores John Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE UU), y Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), por sus descubrimientos e inventos que permiten el aprendizaje automático con las redes neuronales artificiales.
