Este proyecto se centra en la simulación e implementación de neuronas electrónicas, capaces de replicar el funcionamiento de neuronas biológicas en tiempo real. Este tipo de neuronas permiten validar las restricciones temporales de los modelos software para construir circuitos híbridos en los que neuronas vivas y neuronas artificiales interactúan bidireccionalmente. El diseño se basa en el modelo de Hindmarsh-Rose (HR) por su bajo grado de dimensionalidad y porque representa, fielmente, el comportamiento hallado en varios tipos de neuronas reales. En primer lugar, resolviendo las ecuaciones de los modelos, se han realizado simulaciones de la dinámica de las neuronas en el ordenador. Se han modificado los parámetros de los modelos para comprobar sus distintos regímenes de comportamiento. Se han analizado las propiedades no lineales de las curvas de voltajes en tiempo real. Las oscilaciones emulan las características del potencial de la membrana de una neurona. Posteriormente, se ha creado la neurona electrónica que implementa una versión del modelo de HR mediante componentes analógicos. Se han examinado los comportamientos no lineales que presenta la neurona aislada: comportamiento en ráfagas (bursting) regular, caótico y disparo tónico. El circuito implementado permite el acoplamiento con otras neuronas vivas o artificiales. Para validar su uso, se ha conectado la neurona electrónica implementada en hardware a neuronas implementadas en software que interactúan bidireccionalmente a través de sinapsis artificiales. La sincronización de ambas neuronas genera un comportamiento coherente de transmisión de información.

This project focuses on the simulation and implementation of electronic neurons which are capable of realistically replicating the performance of biological neurons in time real. This type of neurons allows the validation of the temporal restrictions of the models to build hybrid circuits in which living neurons and artificial neurons interact bidirectionally. The design is based on Hindmarsh-Rose (HR) model due to two main reasons: its low dimensionality and faithful representation of the dynamical behaviour found in various types of real neurons. First, models equations were solved and the neuronal dynamics were simulated on the computer. This was achieved by modifying the parameters of models to check the different patterns of behaviour different regimes. Non-linear properties of the voltages curves in real-time were analysed. Oscillations emulate the membrane potential characteristics of the neuronal membrane. Subsequently, the electronic neuron was created to implement a version of the model HR with analogue components. We examined non-linear the behaviours which are present in the isolated neuron: regular burst behaviour, chaotic bursting and tonic firing. The implemented circuit allows coupling with other living or artificial neurons. The validation was made by connecting the neuron implemented in hardware with a neuron implemented in software. The neurons interacted bidirectionally through an artificial synapse. Synchronization of both neurons generated consistent behaviour.