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Ordenadores con neuronas: el futuro no tan lejano de la inteligencia artificial

¿Y si en vez de chips y circuitos usáramos material vivo para crear los ordenadores del futuro? La computación biológica cree que ese es el camino a seguir para lograr máquinas pensantes mucho mejores que las actuales. Consecuencia de ello, en el futuro podríamos tener en casa ordenadores con neuronas que trabajan mucho más rápido que los actuales.

Un proyecto que va por ese camino es DishBrain. Científicos australianos trabajan en diseñar un ordenador con neuronas. En concreto, con 800.000 neuronas vivas. Y su objetivo es que pueda jugar partidas de Pong. Un primer paso que puede parecer poco que resultaría de gran ayuda para el desarrollo de las tecnologías relacionadas con la computación biológica. Y a que medio o largo plazo, serviría también para desarrollar inteligencia artificial.

Tal y como explican los defensores de la computación biológica, proyectos como DishBrain permiten crear máquinas que realizan tareas concretas empleando mucha menos electricidad que los ordenadores actuales. Precisamente, en tareas relacionadas con inteligencia artificial, en consumo de electricidad es más alto, lo que tiene sus consecuencias en gastos y en impacto ambiental.

Ordenadores con neuronas e inteligencia artificial

Detrás de DishBrain hay investigadores de la Universidad John Hopkins y de Cortical Labs en Melbourne, Australia. Por ahora han empezado con clústeres de 50.000 neuronas cultivadas a partir de células madre. Esta cifra equivale a un tercio del tamaño del cerebro de la mosca de la fruta. Pero el objetivo es llegar a la friolera de 10 millones de neuronas, el equivalente al cerebro de una tortuga. Por su parte, el cerebro humano medio cuenta con más de 80.000 millones de neuronas.

El motivo de apostar por ordenadores con neuronas en vez de con chips es que el cerebro humano sigue siendo superior a las máquinas en determinadas tareas. En especial, en aquellas que tienen que ver con la inteligencia artificial. Por ejemplo, el ser humano puede distinguir entre dos objetos fácilmente a partir de unas pocas muestras. Para llevar a cabo esta tarea en una computadora clásica, son necesarios algoritmos que procesen miles de muestras. Y, con todo, diferencia algo tan simple como un perro de un gato, no siempre es del todo acertado.

En el artículo publicado por el equipo detrás de DishBrain en la revista Frontiers in Science, se menciona el ejemplo de la inteligencia artificial capaz de vencer un campeonato de Go, un popular juego de mesa asiático. Este hito fue posible en 2016 gracias al entrenamiento de su inteligencia artificial con datos de más de 160.000 partidas anteriores. Una cifra que equivale a jugar durante cinco horas al día durante más de 175 años.

Ordenadores con neuronas capaces de jugar o resolver problemas

Un ordenador con neuronas que juega al Pong

Por ahora, han probado este tipo de ordenadores con neuronas en tareas como jugar al videojuego Pong. Una tarea que puede parecer simple pero que es un gran paso hacia la mejora de la inteligencia artificial gracias a avances como más velocidad de cálculo, más potencia de procesamiento, eficiencia en el procesamiento y almacenamiento de datos y un menor consumo eléctrico.

En concreto, para el realizar el experimento, tomaron células de ratón de cerebros embrionarios, así como algunas células cerebrales humanas derivadas de células madre, y las cultivó sobre matrices de microelectrodos que podían tanto estimularlas como leer su actividad.

Los electrodos de la izquierda o la derecha de una matriz se disparaban para indicar a Dishbrain en qué lado estaba la pelota, mientras que la distancia a la paleta se indicaba por la frecuencia de las señales. La retroalimentación de los electrodos enseñaba a Dishbrain cómo devolver la pelota, haciendo que las células actuaran como si ellas mismas fueran la pala.

Aprender más rápido consumiendo menos

Así, mientras que una inteligencia artificial necesita un entrenamiento extenso en cantidad de información y en tiempo de formación, el cerebro animal es más eficiente. No solo eso, consume menos energía. Un cerebro humano equivale a un millón de veces un ordenador doméstico medio. Es decir, de 2,5 petabytes. Y mientras que los centros de datos emplean miles de megavatios al año, el cerbero humano necesita unos pocos vatios.

De manera que si somos capaces de crear ordenadores con neuronas, éstos serán más rápidos aprendiendo y consumirán menos energía. Por ahora, trabajan en lo que se conoce como organoides cerebrales. No llegan a ser cerebros completos pero permiten realizar tareas concretas, ya que comparten funciones y estructuras del cerebro. Y a medida que se incorporan más neuronas a estos ordenadores biológicos, las tareas disponibles aumentan en complejidad.

Como vimos antes, en el futuro, el objetivo es ir incorporando una mayor cantidad de neuronas para realizar tareas más complejas. Además, con este tipo de tecnología es posible estudiar muestras de piel o de sangre de pacientes con trastornos neuronales y así ver cómo se ven afectadas por factores genéticos, medicamentos o toxinas.

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