Enviado por jaime a través de Google Reader:
El futuro de la ley de Moore son los memristores, dispositivos nanotecnológicos que ahora permiten desarrollar memorias flash ultrarrápidas e "inteligentes". Sin embargo, desde su descubrimiento teórico en 1971 por Leon O. Chua, el memristor también se ha propuesto como modelo de redes de neuronas. Lo último sobre esto es el modelo biomimético de la retina propuesto por científicos húngaros y británicos, donde la parte "inteligente" de la retina está basada en memristores; gracias a ellos este nuevo modelo permite un amplio rango dinámico (ver tanto imágenes muy oscuras como muy claras), además de un reconocmiento automático de bordes. Por ahora estas retinas artificiales nanotecnológicas son solo modelos teóricos (los autores del artículo han simulado unos pocos fotorreceptores utilizando Matlab y PSPICE), pero dentro de pocos años podría haber prototipos de laboratorio; en mi opinión, el futuro de estas aplicaciones de los memristores es muy prometedor. El artículo técnico es Andras Gelencser, Themistoklis Prodromakis, Christofer Toumazou, Tamas Roska, "A Biomimetic Model of the Outer Plexiform Layer by Incorporating Memristive Devices," ArXiv, 3 Dec 2011.
El modelo de Gelencser y sus colegas considera la zona intermedia de la retina (capa OPL) en donde se encuentran las células bipolares y las células horizontales, dos tipos de neuronas. Las neuronas disponen de dos terminaciones, una dendrita y un axón. Como muestra la figura, la dendrita conecta las células bipolares con las células fotorreceptoras (los conos y los bastones), mientras que el axón sirve para realizar la conexión con la capa celular más externa de la retina, formada por las llamadas células ganglionares de las que parte el nervio óptico. Las células horizontales permiten una conexión "horizontal" entre las células bipolares, pero también son sensibles a la luz y permiten el gran rango dinámico que presenta la retina (sobre todo a la hora de adaptarse a situaciones con muy poca luz ambiental). Ambos tipos de neuronas son simuladas por un memristor adecuadamente conectado, que además, simula bien sus propiedades más importantes. Al usar el mismo elemento nanoelectrónico para dos tipos de neuronas diferentes se simplifica su implementación física. 
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