Se han integrado grupos de células cerebrales humanas cultivadas en placas de Petri con ordenadores para lograr un nivel fundamental de reconocimiento del habla.
Feng Guo, de la Universidad de Indiana Bloomington, explica el estudio, publicado en Naturaleza ElectrónicaSe trata de una demostración preliminar para demostrar la viabilidad del concepto. Aún queda mucho camino por recorrer".
Guo señala dos retos principales de la IA convencional que esta forma de IA biológica pretende resolver: el elevado consumo de energía y las limitaciones inherentes a los chips de silicio, como sus distintas funciones de procesamiento y almacenamiento de información.
El equipo de Guo, junto con otros, como el australiano Cortical Labs, que células cerebrales entrenadas para jugar al Pong en 2022están explorando la bioinformática con células nerviosas vivas como posible solución a estos retos.
Estos organoides cerebrales -cultivos de tejidos tridimensionales autoorganizados parecidos a minicerebros- surgen de células madre en condiciones de crecimiento específicas.
Pueden crecer hasta unos pocos milímetros de diámetro y contener hasta 100 millones de células nerviosas. En comparación, un cerebro humano tiene aproximadamente 100.000 millones de células nerviosas. Los organoides se colocan sobre una guía de microelectrodos que estimula el organoide y registra la actividad neuronal. El equipo de Guo denomina a esta configuración "Brainoware".
En esencia, Brainoware es una nueva forma de IA muy diferente de lo que solemos ver en ordenadores y smartphones.
En lugar de utilizar chips normales, los investigadores han creado un pequeño grupo de células del cerebro humano - el organoide cerebral. Este diminuto "minicerebro" se cultiva en un laboratorio a partir de células madre y puede realizar algunas tareas básicas que solemos asociar con la IA, como reconocer patrones del habla.
Cómo funciona
El organoide cerebral se coloca en un dispositivo especial que puede enviar y leer señales eléctricas.
De este modo, los investigadores pueden comunicarse con el organoide, como enseñándole a responder a determinados patrones o entradas. En el estudio, lo entrenaron para reconocer distintas voces a partir de clips de audio.
Uno de los aspectos más notables del Brainware es que aprende y se adapta. Al igual que un cerebro humano mejora en sus tareas con la práctica, el organoide mejora su capacidad de reconocer voces cuanto más se expone a ellas.
Esto nos acerca un paso más a la creación de una IA que funcione más como el cerebro humano, que es excepcionalmente eficiente y no necesita mucha energía para funcionar (aproximadamente la de una bombilla pequeña).
Sin embargo, existen dificultades. Cultivar estos organoides cerebrales es complicado: son difíciles de crear, de reproducir y no duran mucho, pero el equipo está buscando soluciones.
Rendimiento de Brainoware
En un experimento de reconocimiento del habla sin supervisión, se entrenó a los organoides para distinguir una sola voz a partir de 240 grabaciones de audio de ocho individuos que emitían sonidos vocálicos japoneses. Estos sonidos se convirtieron en secuencias de señales y patrones espaciales para los organoides.
Inicialmente, los organoides mostraron una tasa de precisión de aproximadamente 30 a 40%, que mejoró a 70 a 80% tras dos días de entrenamiento.
Más información sobre el estudio
IA bioinspirada adopta diversas formas, como chips neuromórficos basada en neuronas biológicas. Esto va un paso más allá al crear una arquitectura computacional a partir de organoides biológicos.
Aquí tienes más detalles sobre su funcionamiento:
- Hardware de IA bioinspirado: El estudio, publicado en Nature Electronics, presenta Brainoware, un novedoso hardware de IA que emplea redes neuronales biológicas dentro de un organoide cerebral. Esto supone un cambio fundamental respecto a los tradicionales chips de silicio inspirados en el cerebro, ya que ofrece una emulación más auténtica de la función cerebral.
- Estructura y funcionalidad de Brainoware: Brainoware funciona interconectando un organoide cerebral, cultivado a partir de células madre pluripotentes humanas, con una matriz multielectrodo de alta densidad. Esta configuración permite tanto la transmisión de señales eléctricas al organoide como la detección de respuestas neuronales. El organoide presenta propiedades como dinámica no lineal, memoria y capacidad para procesar información espacial.
- Aplicaciones demostradas en el estudio: El equipo aplicó con éxito Brainoware en escenarios prácticos, como el reconocimiento del habla y la predicción de ecuaciones caóticas no lineales (como el mapa de Hénon). Esto demuestra la capacidad de Brainoware para mejorar su rendimiento informático mediante el entrenamiento, lo que subraya su potencial para tareas que requieren un aprendizaje adaptativo.
- Retos y limitaciones: A pesar de su enfoque innovador, Brainoware se enfrenta a varios retos técnicos, como la generación y el mantenimiento de organoides cerebrales. Además, la dependencia del hardware de equipos periféricos merma su potencial. En otras palabras, necesita muchos equipos de apoyo para que los organoides cerebrales funcionen correctamente.
- Orientaciones futuras y potencial: El estudio sugiere que, con los avances en el cultivo de organoides y la resolución de los problemas prácticos asociados, Brainoware podría evolucionar hasta convertirse en un sistema más eficiente y sofisticado. Esto podría dar lugar a un hardware de IA que imitara más fielmente el funcionamiento del cerebro humano, lo que podría reducir el consumo de energía.
En el futuro, este tipo de sistemas bioinformáticos podrían llegar a realizar tareas de IA con mayor eficiencia energética que los chips tradicionales basados en silicio.
Los avances en IA bioinspirada de este año son muy prometedores para ayudar a la industria de la IA a superar los límites de la computación de fuerza bruta y crear tecnologías energéticamente eficientes tan elegantes como la naturaleza.
