No existe una computadora ni remotamente tan poderosa y compleja como el cerebro humano. Los trozos de tejido alojados en nuestros cráneos pueden procesar información en cantidades y a velocidades que la tecnología informática apenas puede igualar.

La clave del éxito del cerebro es la eficiencia de la neurona al funcionar como procesador y dispositivo de memoria, en contraste con las unidades físicamente separadas en la mayoría de los dispositivos informáticos modernos.

Ha habido muchos intentos de hacer que la informática se parezca más al cerebro, pero un nuevo esfuerzo va un paso más allá: integrando tejido cerebral humano real con la electrónica.

Se llama Brainoware y funciona. Un equipo dirigido por el ingeniero Feng Guo de la Universidad de Indiana en Bloomington lo alimentó con tareas como reconocimiento de voz y problemas matemáticos como la predicción de ecuaciones no lineales.

Era ligeramente menos preciso que una computadora de hardware puro que funcionaba con inteligencia artificial, pero la investigación demuestra un primer paso importante en un nuevo tipo de arquitectura informática.

Sin embargo, aunque Guo y sus colegas siguieron pautas éticas al desarrollar Brainoware, varios investigadores de la Universidad Johns Hopkins señalan en un artículo relacionado Electrónica de la naturaleza comenta sobre la importancia de tener en cuenta las consideraciones éticas al ampliar aún más esta tecnología.

Lena Smirnova, Brian Caffo y Erik C. Johnson, que no participaron en el estudio, Cuidadoso«A medida que aumenta la sofisticación de estos sistemas organoides, es fundamental que la comunidad examine la gran cantidad de cuestiones neuroéticas que rodean los sistemas bioinformáticos que incorporan tejido neuronal humano».

El cerebro humano es asombrosamente increíble. Contiene una estimación 86 mil millones de neuronasen promedio, y hasta mil billones de sinapsis. Cada neurona está conectada hasta 10.000 otras neuronasconstantemente disparando y comunicándose entre sí.

Hasta la fecha, nuestro mejor esfuerzo para simular la actividad cerebral en un sistema artificial apenas ha arañado la superficie.

En 2013, la computadora K de Riken, entonces una de las supercomputadoras más poderosas del mundo, Hizo un intento de imitar el cerebro.. Con 82.944 procesadores y un petabyte de memoria principal, se necesitaron 40 minutos para simular un segundo de actividad de 1.730 millones de neuronas conectadas por 10.400 millones de sinapsis (aproximadamente sólo entre el uno y el dos por ciento del cerebro).

En los últimos años, científicos e ingenieros han intentado abordar las capacidades del cerebro diseñando hardware y algoritmos que imitan su estructura y su forma de funcionar. Conocido como computación neuromórficaEstá mejorando, pero consume mucha energía y entrenar redes neuronales artificiales lleva mucho tiempo.

Guo y sus colegas buscaron un enfoque diferente utilizando tejido cerebral humano real cultivado en el laboratorio. Se indujo a las células madre pluripotentes humanas a desarrollarse en diferentes tipos de células cerebrales que se organizaron en minicerebros tridimensionales llamados organoides, completos con conexiones y estructuras.

Estos no son verdaderos cerebros, sino simplemente disposiciones de tejido sin nada que se parezca a pensamiento, emoción o conciencia. Son útiles para estudiar cómo se desarrolla y funciona el cerebro, sin tener que tocar a un ser humano real.

Brainoware consiste en organoides cerebrales conectados a una matriz de microelectrodos de alta densidad utilizando un tipo de red neuronal artificial conocida como computación de yacimientos. La estimulación eléctrica transporta información al organoide, el reservorio donde se procesa esta información antes de que Brainoware libere sus cálculos en forma de actividad neuronal.

Se utiliza hardware informático normal para las capas de entrada y salida. Estas capas tuvieron que ser entrenadas para trabajar con el organoide, con la capa de salida leyendo los datos neuronales y haciendo clasificaciones o predicciones basadas en la entrada.

Para demostrar el sistema, los investigadores dieron a Brainoware 240 clips de audio de ocho hablantes masculinos que emitían sonidos de vocales japonesas y le pidieron que identificara la voz de un individuo específico.

Comenzaron con un organoide ingenuo; Después de sólo dos días de formación, Brainoware pudo identificar al hablante con un 78% de precisión.

También le pidieron a Brainoware que predijera una Mapa en Hénon, un sistema dinámico que exhibe un comportamiento caótico. Lo dejaron sin supervisión para que aprendiera durante cuatro días (cada día representaba una época de entrenamiento) y descubrieron que era capaz de predecir el mapa con mayor precisión que una red neuronal artificial sin una unidad de memoria a corto y largo plazo.

Brainoware era un poco menos preciso que las redes neuronales artificiales con una unidad de memoria a corto y largo plazo, pero cada una de estas redes pasó por 50 épocas de entrenamiento. Brainoware logró casi los mismos resultados en menos del 10% del tiempo de formación.

«Debido a la alta plasticidad y adaptabilidad de los organoides, Brainoware tiene la flexibilidad de cambiar y reorganizarse en respuesta a la estimulación eléctrica, destacando su capacidad de computación de reservorio adaptativo». los investigadores escriben.

Todavía existen limitaciones importantes, incluida la cuestión de mantener vivos y saludables los organoides y los niveles de consumo de energía de los equipos periféricos. Pero teniendo en cuenta las consideraciones éticas, Brainoware tiene implicaciones no sólo para la informática sino también para la comprensión de los misterios del cerebro humano.

«Pueden pasar décadas antes de que se puedan crear sistemas bioinformáticos generales, pero esta investigación probablemente generará conocimientos fundamentales sobre los mecanismos del aprendizaje, el desarrollo neuronal y las implicaciones cognitivas de las enfermedades neurodegenerativas», dijo. Smirnova, Caffo y Johnson escriben.

«También podría ayudar a desarrollar modelos preclínicos de deterioro cognitivo para probar nuevas terapias».

La investigación fue publicada en Electrónica de la naturaleza.