Una imagen en pantalla de Doom reproducida por neuronas humanas en un chip
Laboratorios corticales
Un grupo de células cerebrales humanas puede jugar al clásico juego de ordenador Doom. Si bien su rendimiento no está a la altura del de los humanos, los expertos dicen que acerca las computadoras biológicas a aplicaciones útiles del mundo real, como controlar brazos robóticos.
En 2021, la empresa australiana Cortical Labs utilizó sus chips de computadora impulsados por neuronas para jugar al Pong. Los chips consistían en grupos de más de 800.000 células cerebrales vivas cultivadas sobre matrices de microelectrodos que pueden enviar y recibir señales eléctricas. Los investigadores tuvieron que entrenar cuidadosamente los chips para controlar las paletas a ambos lados de la pantalla.
Ahora, Cortical Labs ha desarrollado una interfaz que facilita la programación de estos chips utilizando el popular lenguaje de programación Python. Un desarrollador independiente, Sean Cole, utilizó Python para enseñar a los chips a jugar Doom, lo que hizo en aproximadamente una semana.
“A diferencia del trabajo de Pong que hicimos hace unos años, que representó años de arduo esfuerzo científico, esta demostración la realizó en cuestión de días alguien que anteriormente tenía relativamente poca experiencia trabajando directamente con biología”, dice Brett Kagan de Cortical Labs. “Es esta accesibilidad y esta flexibilidad lo que lo hace realmente emocionante”.
El chip de computadora neuronal, que utilizó aproximadamente una cuarta parte de neuronas que la demostración de Pong, jugó a Doom mejor que un jugador que disparaba aleatoriamente, pero muy por debajo del rendimiento de los mejores jugadores humanos. Sin embargo, aprendió mucho más rápido que los sistemas tradicionales de aprendizaje automático basados en silicio y debería poder mejorar su rendimiento con algoritmos de aprendizaje más nuevos, afirma Kagan.
Sin embargo, no sirve de nada comparar los chips con el cerebro humano, afirma. “Sí, está vivo, y sí, es biológico, pero en realidad se utiliza como material que puede procesar información de maneras muy especiales que no podemos recrear en el silicio”.
“Doom es mucho más complejo que las demostraciones anteriores, y la interacción exitosa con él resalta avances reales en cómo se pueden controlar y entrenar los sistemas neuronales vivos”, dice Andrew Adamatzky de la Universidad del Oeste de Inglaterra en Bristol, Reino Unido.
Steve Furber de la Universidad de Manchester, Reino Unido, está de acuerdo en que Doom está a un nivel significativo de jugar Pong, pero dice que todavía hay muchas cosas que no entendemos acerca de cómo estas neuronas juegan, como por ejemplo cómo saben las neuronas lo que se espera de ellas o cómo pueden “ver” la pantalla sin ojos.
Aun así, el salto en capacidad es emocionante, dice Yoshikatsu Hayashi de la Universidad de Reading, Reino Unido, y nos acerca significativamente a aplicaciones útiles del mundo real, como controlar un brazo robótico con computadoras biológicas, una tarea que Hayashi y sus colegas están intentando con una computadora similar hecha de hidrogel gelatinoso. “[Playing Doom] Es como una versión más sencilla de controlar un brazo completo”, dice Hayashi.
“Lo interesante aquí no es sólo que un sistema biológico pueda jugar a Doom, sino que pueda hacer frente a la complejidad, la incertidumbre y la toma de decisiones en tiempo real”, dice Adamatzky. “Eso se acerca mucho más al tipo de desafíos que las futuras computadoras biológicas o híbridas deberán enfrentar”.
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