Las células cerebrales humanas cultivadas en un chip han demostrado la capacidad de jugar al clásico videojuego Doom, lo que supone un importante paso adelante en el desarrollo de la informática biológica. Si bien el rendimiento es rudimentario en comparación con los jugadores humanos, este experimento ilustra el potencial de los sistemas neuronales vivos para abordar tareas complejas en tiempo real, una capacidad que podría allanar el camino para aplicaciones como el control de extremidades robóticas.
Del Pong a los shooters en primera persona: rápidos avances en la biocomputación
El avance se basa en trabajos anteriores de Cortical Labs, una empresa australiana que anteriormente enseñó a los chips impulsados por neuronas a jugar Pong en 2021. El experimento actual aprovechó una interfaz Python recientemente desarrollada, lo que facilita mucho la programación de estas “computadoras biológicas”. Un desarrollador independiente, Sean Cole, entrenó con éxito los chips para jugar Doom en una semana, demostrando lo accesible que se está volviendo esta tecnología.
Según Brett Kagan de Cortical Labs, la velocidad de este desarrollo es sorprendente: “A diferencia del trabajo de Pong que llevó años, esta demostración fue realizada en días por alguien con poca experiencia directa en biología”. Esta accesibilidad, combinada con la capacidad de los chips para aprender más rápido que los sistemas tradicionales basados en silicio, es lo que hace que el progreso sea tan emocionante.
¿Cómo funciona? Un procesador biológico
Los chips constan de más de 800.000 células cerebrales vivas cultivadas en conjuntos de microelectrodos, lo que permite la transmisión y recepción de señales eléctricas. Estas neuronas procesan información de una manera distinta a las computadoras basadas en silicio, aunque los investigadores enfatizan que la comparación con los cerebros humanos es engañosa. El componente biológico no se trata de replicar la inteligencia humana, sino de aprovechar un material único para el procesamiento de la información.
Los límites y el futuro de la informática biológica
El chip de reproducción Doom actual utiliza menos neuronas que la versión Pong, pero funciona mejor que la entrada aleatoria. Sin embargo, el rendimiento sigue estando muy por debajo del de los jugadores humanos cualificados. Queda una pregunta clave: ¿cómo “saben” estas neuronas lo que se espera de ellas sin información sensorial como los ojos?
A pesar de estas incógnitas, los expertos creen que este avance es un paso importante hacia las aplicaciones del mundo real. Yoshikatsu Hayashi, de la Universidad de Reading, sugiere que controlar brazos robóticos con computadoras biológicas está ahora mucho más cerca. Doom, in this context, serves as a complex simulation of real-time decision-making, a skill essential for controlling a prosthetic limb or other advanced robotics.
“Lo emocionante no es sólo que un sistema biológico pueda jugar Doom, sino que pueda hacer frente a la complejidad, la incertidumbre y la toma de decisiones en tiempo real”, dice Andrew Adamatzky de la Universidad del Oeste de Inglaterra.
La capacidad de los sistemas biológicos para manejar tales desafíos nos acerca al futuro de la computación híbrida, donde las redes neuronales vivas podrían abordar los problemas con los que lucha el silicio por sí solo. Esta investigación destaca un cambio en la forma en que vemos la computación: ir más allá de las arquitecturas digitales tradicionales para explorar el potencial de los materiales biológicos como unidades de procesamiento potentes y adaptables.
