Una empresa australiana acaba de presentar la primera computadora cuyo microprocesador opera con neuronas humanas cultivadas en un laboratorio. ¿Qué aplicaciones reales puede tener este tipo de tecnología y cuáles son los principales desafíos que enfrenta?
Con neuronas humanas cultivadas en un laboratorio ha nacido CL1, el primer ordenador biológico. Se trata de una computadora que integra en su microprocesador las mencionadas neuronas, con componentes tradicionales, y fue desarrollada por la empresa australiana Cortical Labs, que la presentó en Barcelona, España, durante el recientemente concluido Mobile World Congress.
CL1 es el nombre del chip del ordenador, que integra neuronas humanas cultivadas en laboratorio directamente sobre un microchip de silicio. En esta suerte de alquimia moderna, los desarrolladores transformaron células madre en pequeñas unidades de procesamiento vivientes.
El secreto de su funcionamiento reside en la capacidad de estas neuronas para procesar información formando conexiones sinápticas, imitando la función natural de nuestro cerebro. A diferencia de los procesadores tradicionales que ejecutan algoritmos predefinidos, CL1 exhibe un aprendizaje adaptativo, respondiendo de manera dinámica a estímulos eléctricos, según explicó el diario AS. Es como si la propia inteligencia inherente a las células nerviosas se pusiera a trabajar, aprendiendo y evolucionando con cada impulso.
Para que esta danza neuronal sea posible, se ha ideado un sistema de soporte vital que mantiene las neuronas viables. Ese sistema regula la temperatura, el intercambio de gases y el flujo de nutrientes, garantizando su funcionalidad por un tiempo limitado, que es de unos seis meses. Pasado este ciclo vital, las neuronas deben ser remplazadas.
La interacción entre el mundo biológico y el digital se facilita mediante un biOS, acrónimo en inglés de Sistema Operativo de Inteligencia Biológica, como le han llamado sus creadores. Esta interfaz permite a los desarrolladores desplegar código directamente a través de la red neuronal.
Las aplicaciones potenciales de CL1 son vastas y prometedoras, apuntando directamente al corazón de los desafíos actuales en inteligencia artificial e investigación científica. Sus creadores vislumbran su utilidad en tareas de aprendizaje automático, robótica y resolución de problemas complejos.
Pensemos, por ejemplo, en la investigación de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer y la esquizofrenia. Tomando células de la sangre de una persona afectada y transformándolas en neuronas, los científicos podrían probar moléculas y fármacos en neuronas que padecen la enfermedad. El CL1 permitiría entrenar estas neuronas con algoritmos de computación y medir su rendimiento, buscando soluciones a males que tanto afligen a la humanidad, de acuerdo con un análisis de Canal 26 en YouTube.
Más allá de la medicina, CL1 podría potenciar la inteligencia artificial gracias a sus capacidades y eficiencia energética. Se estima que la computación biológica aprovecha la eficiencia inherente de las neuronas, lo que podría reducir los costos energéticos asociados con los modelos de lenguaje. En un mundo donde el consumo energético de la IA es un tema creciente, esta ventaja es significativa.
CL1, el primer ordenador biológico. Foto: Cortical Labs
El dispositivo se perfila como una herramienta valiosa para el análisis de grandes caudales de datos y el desarrollo de robots autónomos. Su capacidad de aprendizaje y adaptación podría mejorar el reconocimiento de patrones en entornos cambiantes y la resolución de problemas que requieren flexibilidad. Incluso, se han realizado experimentos en los que sistemas similares aprendieron a jugar videojuegos simples, demostrando su potencial de aprendizaje en tiempo real, según reportó Infobae.
A pesar del entusiasmo que despierta CL1, su camino hacia una adopción generalizada no está exento de obstáculos. Uno de los principales es la limitada vida útil de las neuronas humanas. Con un ciclo de funcionamiento de aproximadamente seis meses, el remplazo periódico de las células se convierte en un factor crítico que afecta tanto el mantenimiento como la operatividad a largo plazo. Imaginen tener que «remplazar el cerebro» de su computadora cada medio año.
La integración de componentes biológicos en sistemas de hardware tradicionales también plantea desafíos en términos de estabilidad y fiabilidad. Asegurar un rendimiento constante en diversas aplicaciones requerirá de mucha más investigación y desarrollo. La computación biológica aún se encuentra en sus primeras etapas y la escalabilidad a largo plazo sigue siendo una incógnita.
Además de los desafíos técnicos, CL1 suscita importantes consideraciones éticas en torno al uso de tejido humano, recuerda la publicación especializada Hipertextual. Si bien las neuronas utilizadas son cultivadas en laboratorio y carecen de conciencia, el desarrollo de computadoras biológicas cada vez más sofisticadas requerirá una regulación más estricta y un debate ético profundo. La pregunta sobre los límites de la tecnología y el respeto por la vida, incluso a nivel celular, se hace presente.
La aparición de CL1 no es un hecho aislado, sino que se enmarca dentro de una disciplina más amplia conocida como computación biológica. Esta área de investigación explora la posibilidad de utilizar materiales biológicos para realizar cálculos y procesos computacionales.
Un ejemplo pionero en este campo fue el trabajo de Leonard Adleman en 1994, quien demostró que era posible resolver problemas complejos utilizando moléculas de ADN. Empleó una probeta llena de ADN, el código de la vida, para abordar el famoso «problema del agente viajero» —consiste en encontrar el camino más corto que recorre una serie de ciudades o puntos de interés y vuelve al punto de partida, pasando por cada una de ellas exactamente una vez—.
Más allá del ADN, la computación biológica también explora el uso de sistemas basados en proteínas y otros componentes celulares. Incluso, se ha investigado la manipulación de sistemas dentro de una célula para crear pequeñas microcomputadoras biológicas, según ha explicado la física Ophelia Pastrana en su canal de YouTube. La naturaleza, en su infinita sabiduría, ofrece un abanico de posibilidades para la computación no convencional.
Otro ejemplo de ello es la computación neuromórfica, que busca imitar la estructura y el funcionamiento del cerebro en sistemas artificiales, es otro campo estrechamente relacionado. CL1 representa un paso audaz en esta dirección, utilizando neuronas reales en lugar de simulaciones electrónicas.
Aunque algunos vislumbran un futuro en el que la computación biológica podría suplantar a la computación basada en silicio, otros son más cautelosos, señalando los desafíos de la predictibilidad y el control en sistemas biológicos. Sin embargo, la computación cuántica, otro paradigma emergente, también busca superar las limitaciones del silicio, ofreciendo capacidades de procesamiento paralelo sin precedentes.
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