En la gran tendencia de desarrollo sinérgico entre inteligencia artificial y tecnología robótica, desarrollar tecnologías que permitan a los robots percibir y responder eficientemente al entorno se ha convertido en una tarea clave. Los investigadores coreanos han atraído atención con su reciente sistema nervioso sensorial artificial, que simula el sistema nervioso sensorial biológico sin necesidad de software o circuitos complejos, prometiendo un rol importante en robots ultrapequeños y prótesis robóticas.

El 15 de julio, el Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología (KAIST) anunció que un equipo de investigación conjunta liderado por el profesor distinguido del Colegio de Ingeniería Eléctrica de KAIST, Choi Shin-hyun, y el profesor Lee Jong-won del Departamento de Fusión de Semiconductores de la Universidad Chungnam Nacional, ha desarrollado exitosamente un sistema nervioso sensorial artificial basado en semiconductores neuromórficos de próxima generación. Este sistema simula las funciones del sistema nervioso sensorial biológico, logrando un nuevo sistema robótico que responde efectivamente a estímulos externos; la investigación relacionada se publicó en la revista Nature Communications.

En la naturaleza, los animales (incluyendo humanos) responden sensiblemente a estímulos importantes o peligrosos, ignorando los seguros o familiares, gracias a las funciones de “habitación” y “sensibilización” del sistema nervioso sensorial. Previamente, se han intentado aplicar estas funciones biológicas a robots, pero debido a la necesidad de software separado o circuitos complejos, se enfrentan a dificultades en miniaturización y eficiencia energética. Los memristores, como dispositivos electrónicos de nueva generación, se usan ampliamente como sinapsis artificiales, pero los memristores existentes tienen limitaciones en simular las complejas características del sistema nervioso, permitiendo solo cambios simples y monótonos en la conductividad.

Para superar estas limitaciones, el equipo de investigación desarrolló un nuevo memristor que puede reproducir patrones complejos de respuesta neural en un solo dispositivo. Al introducir una capa adicional dentro del memristor que cambia la conductividad en direcciones opuestas, se simula más fielmente el comportamiento dinámico sináptico del sistema nervioso real.

El equipo de investigación construyó un sistema nervioso sensorial artificial capaz de reconocer tacto y dolor utilizando el nuevo memristor, y lo aplicó para probar el rendimiento de una mano robótica. En los experimentos, la mano robótica mostró gradualmente habituación a estímulos táctiles seguros repetidos, ignorándolos; cuando se aplicaron estímulos y choques eléctricos, los reconoció como señales de peligro y respondió con sensibilidad. Esto demuestra que los robots pueden responder a estímulos de manera eficiente como los humanos sin software o procesadores complejos, verificando la posibilidad de desarrollar robots inspirados en nervios que ahorran energía.

El investigador de KAIST, See-On Park, indica que simular el sistema nervioso sensorial humano con semiconductores de próxima generación abre posibilidades para robots de nuevo concepto, que responden de manera más inteligente y eficiente al entorno externo. Esta tecnología promete aplicaciones en la fusión de semiconductores de próxima generación y tecnologías robóticas, como robots ultrapequeños, robots militares y robots médicos como prótesis robóticas.