2 de septiembre de 2024
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Científicos crean ‘gusanos cíborg’ con cerebro guiado por inteligencia artificial
La IA y los gusanos diminutos se unen para conseguir golosinas
Los científicos han proporcionado a la inteligencia artificial una línea directa hacia los sistemas nerviosos de gusanos de un milímetro de largo, lo que le permite guiar a las criaturas hacia un objetivo sabroso y demostrar una intrigante colaboración entre el cerebro y la IA. Entrenaron a la IA con una metodología llamada aprendizaje de refuerzo profundo; la misma se utiliza para ayudar a los jugadores de IA a aprender a dominar juegos como el GoUna red neuronal artificial, un software modelado aproximadamente a partir de cerebros biológicos, analiza cadenas de acciones y resultados, extrayendo estrategias para que un “agente” de IA interactúe con su entorno y logre un objetivo.
En el estudio, publicado en Inteligencia de la máquina de la naturalezalos investigadores entrenaron a un agente de IA para dirigir señales de un milímetro de largo Caenorhabditis elegans gusanos hacia sabrosos parches de Escherichia coli En una placa de cuatro centímetros, una cámara cercana registraba la ubicación y orientación de la cabeza y el cuerpo de cada gusano; tres veces por segundo, el agente recibía esta información durante los 15 fotogramas anteriores, lo que le daba una idea del pasado y el presente en cada momento. El agente también podía encender o apagar una luz dirigida a la placa. Los gusanos fueron modificados optogenéticamente para que ciertas neuronas se activaran o inactivaran en respuesta a la luz, lo que a veces provocaba movimiento.
El equipo de investigación probó seis líneas genéticas en las que el número de neuronas sensibles a la luz variaba de una a las 302 que poseían los gusanos. La estimulación tuvo un efecto diferente en cada línea, haciendo que el gusano girara, por ejemplo, o impidiendo que girara. Los científicos primero recopilaron datos de entrenamiento haciendo parpadear luces aleatoriamente a los gusanos durante cinco horas, luego suministraron los datos al agente de IA para encontrar patrones antes de liberar al agente.
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Con cinco de las seis líneas, incluida la línea en la que todas las neuronas respondían a la luz, el agente aprendió a dirigir al gusano hacia el objetivo más rápido que si el gusano hubiera estado solo o si la luz hubiera parpadeado al azar. Es más, el agente y el gusano cooperaron: si el agente dirigía al gusano directamente hacia un objetivo pero había pequeños obstáculos en el camino, el gusano los esquivaba.
T. Thang Vo-Doan, ingeniero de la Universidad de Queensland (Australia), que ha trabajado de forma independiente con insectos cíborg, elogió el trabajo por su sencilla configuración: el aprendizaje por refuerzo es flexible y la IA basada en él puede descubrir cómo realizar tareas complejas. Según la biofísica de la Universidad de Harvard Chenguang Li, autora principal del artículo, “es fácil ver cómo se podría extender a problemas más difíciles”. Su equipo ahora está explorando si su método puede mejorar la estimulación eléctrica cerebral profunda para tratar la enfermedad de Parkinson en humanos ajustando el voltaje utilizado y su sincronización. Un día, el aprendizaje por refuerzo más los implantes podrían incluso brindarnos nuevas habilidades, dice Li: redes neuronales artificiales y reales unidas.