Avance científico impulsa nueva era en computación biológica e inteligencia adaptativa
En un laboratorio de vanguardia, científicos de Cortical Labs lograron que un chip con neuronas humanas vivas aprenda videojuegos complejos, marcando un hito tecnológico.
El experimento evidencia una convergencia inédita entre biología y tecnología, abriendo nuevas posibilidades en aplicaciones biomédicas y sistemas avanzados de inteligencia artificial adaptativa.
El equipo desarrolló una tecnología basada en redes cerebrales, capaz de adaptarse a estímulos digitales y resolver tareas de aprendizaje orientadas a objetivos específicos.
Cada sistema incorpora aproximadamente 200.000 neuronas humanas vivas, cultivadas desde células madre derivadas de sangre, integradas dentro de un entorno computacional controlado.
Los investigadores explicaron que estas células operan dentro del chip CL1, donde los límites entre lo biológico y lo digital se desdibujan progresivamente.
Primeros pasos con videojuegos clásicos
El objetivo inicial consistió en entrenar las neuronas para controlar una paleta en Pong, seleccionado por su simplicidad y reglas fácilmente interpretables.
Durante las primeras pruebas, las células cerebrales mostraron comportamientos erráticos, similares a los de un jugador principiante sin experiencia previa en videojuegos.
Según explicó Alon Loeffler, las neuronas actuaban como un usuario novato, sin coordinación ni comprensión clara de los objetivos del entorno digital.
Superada la etapa inicial, el equipo introdujo Doom, un videojuego tridimensional con enemigos, obstáculos y dinámicas que exigen decisiones rápidas y coordinación constante.
En las primeras pruebas, las neuronas se movían sin rumbo, disparaban incorrectamente y no lograban identificar objetivos dentro del entorno complejo.
Con el tiempo, gracias a ajustes progresivos, comenzaron a mostrar patrones más precisos, logrando apuntar a enemigos con mayor regularidad y mejor desempeño.
Funcionamiento del chip CL1
El sistema traduce el entorno del videojuego en señales eléctricas que las neuronas pueden procesar, sin necesidad de ver directamente la pantalla.
Cuando ocurren eventos como daño o movimiento, estos se convierten en patrones eléctricos que estimulan respuestas neuronales específicas dentro del chip.
Los científicos monitorizan la actividad eléctrica en tiempo real, observando miles de señales que representan la respuesta de las neuronas ante estímulos digitales.
A partir de estos datos, ajustan las señales de entrada para entrenar progresivamente el sistema, afinando su capacidad de aprendizaje adaptativo.
Eficiencia energética y futuro tecnológico
El desarrollo de ordenadores biológicos plantea una alternativa frente a la computación tradicional, especialmente en términos de consumo energético y eficiencia operativa.
El cerebro humano opera con aproximadamente veinte vatios, un nivel de eficiencia que las tecnologías actuales de inteligencia artificial aún no han logrado igualar.
Brett Kagan describió el CL1 como una forma de inteligencia más sostenible y potente, enfocada en complementar los sistemas computacionales existentes.
Actualmente, las neuronas en el chip tienen una vida útil cercana a seis meses, lo que representa un desafío para su mantenimiento continuo.
Sin embargo, el potencial de escalar esta tecnología despierta interés en áreas como aprendizaje automático, investigación médica y desarrollo de nuevos fármacos.
Fuente: Infobae
