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El cerebro humano puede almacenar todo el contenido de Internet

Sinapsistelecinco.es

Un estudio demuestra que el cerebro humano tiene una capacidad de un petabyte, es decir, 1.000.000.000.000.000 bytes, lo que valdría para almacenar todo el contenido actual de Internet.

Un estudio publicado en la revista científica 'eLife' demuestra que el cerebro humano tiene una capacidad de almacenamiento diez veces superior a lo que se estimaba. 
Según los científicos en promedio, una sinapsis puede contener cerca de 4,7 bits de información. Esto significa que el cerebro humano tiene una capacidad de un petabyte, es decir, 1.000.000.000.000.000 bytes, lo que valdría para almacenar todo el contenido actual de Internet.
Como explican los científicos, nuestros pensamientos y los recuerdos son el resultado de los patrones de actividad eléctrica y química en el cerebro. Una parte fundamental de la actividad que ocurre cuando las ramas de las neuronas interactúan en ciertos cruces, conocidos como sinapsis. Las señales se mueven a través de la sinapsis como productos químicos, llamados neurotransmisores, para contar a la neurona receptora si se debe transmitir una señal eléctrica a otras neuronas.
Durante los experimentos realizados en el cerebro de ratones con el uso de la microscopía avanzada y algoritmos computacionales los investigadores notaron algo inusual tras reconstruir la conectividad, formas, volúmenes y superficie del área del tejido cerebral a un nivel molecular nano: las sinapsis fueron casi idénticas con una diferencia de un promedio del 8%.
Debido a que la capacidad de memoria de las neuronas depende del tamaño de la sinapsis, esta diferencia del 8% resultó ser un número clave para medir la cantidad de información que potencialmente podría ser almacenada en las conexiones sinápticas.
Además, el estudio revela cuál es el motivo de la enorme eficiencia energética del cerebro humano. El órgano de un adulto despierto consume apenas 20 vatios de energía, lo mismo que una bombilla de luz muy tenue. Este descubrimiento, según esperan sus autores, podría ser clave a la hora de construir computadoras increíblemente poderosas y que consuman poca energía.