Una pequeña bola de células cerebrales vibra con actividad mientras se asienta sobre una serie de electrodos. Durante dos días, recibe un patrón de descargas eléctricas, cada estimulación codifica las peculiaridades del habla de ocho personas. Al tercer día, puede discriminar entre hablantes.
Apodado Brainoware, el sistema eleva el listón de la biocomputación al aprovechar organoides cerebrales tridimensionales o "minicerebros". Estos modelos, generalmente cultivados a partir de células madre humanas, se expanden rápidamente hasta formar una variedad de neuronas tejidas en redes neuronales.
Al igual que sus homólogos biológicos, las manchas generan actividad eléctrica, lo que sugiere que tienen el potencial de aprender, almacenar y procesar información. Los científicos los han considerado durante mucho tiempo como un componente de hardware prometedor para la computación inspirada en el cerebro.
Esta semana, un equipo en la Universidad de Indiana, Bloomington convirtió la teoría en realidad con Brainoware. Conectaron un organoide cerebral parecido a la corteza (la capa más externa del cerebro que soporta funciones cognitivas superiores) a un chip en forma de oblea densamente lleno de electrodos.
El minicerebro funcionaba como unidad central de procesamiento y como almacenamiento de memoria de una supercomputadora. Recibió información en forma de descargas eléctricas y generó sus cálculos a través de actividad neuronal, que posteriormente fue decodificada por una herramienta de inteligencia artificial.
Cuando se entrenó con fragmentos de sonido de un grupo de personas (transformados en descargas eléctricas), Brainoware finalmente aprendió a distinguir los "sonidos" de personas específicas. En otra prueba, el sistema abordó con éxito un problema matemático complejo que representa un desafío para la IA.
La capacidad del sistema para aprender surgió de cambios en las conexiones de las redes neuronales en el minicerebro, que es similar a cómo nuestro cerebro aprende todos los días. Aunque es sólo un primer paso, Brainoware allana el camino para biocomputadoras híbridas cada vez más sofisticadas que podrían reducir los costos de energía y acelerar la computación.
La configuración también permite a los neurocientíficos desentrañar aún más el funcionamiento interno de nuestro cerebro.
"Mientras los científicos informáticos intentan construir computadoras de silicio similares al cerebro, los neurocientíficos intentan comprender los cálculos de los cultivos de células cerebrales". escribí Dres. Lena Smirnova, Brian Caffo y Erik C. Johnson de la Universidad Johns Hopkins, que no participaron en el estudio. Brainoware podría ofrecer nuevos conocimientos sobre cómo aprendemos, cómo se desarrolla el cerebro e incluso ayudar a probar nuevas terapias para cuando el cerebro falla.
Un giro en la computación neuromórfica
Con sus 200 mil millones de neuronas interconectadas en cientos de billones de conexiones, el cerebro humano es quizás el hardware informático más poderoso que se conoce.
Su configuración es intrínsecamente diferente a la de las computadoras clásicas, que tienen unidades separadas para el procesamiento y almacenamiento de datos. Cada tarea requiere que la computadora transfiera datos entre las dos, lo que aumenta dramáticamente el tiempo y la energía de computación. Por el contrario, ambas funciones se unen en el mismo lugar físico del cerebro.
Estas estructuras, llamadas sinapsis, conectan las neuronas en redes. Las sinapsis aprenden cambiando la fuerza con la que se conectan con los demás, aumentando la fuerza de la conexión con los colaboradores que ayudan a resolver problemas y almacenando el conocimiento en el mismo lugar.
El proceso puede resultarle familiar. Las redes neuronales artificiales, un enfoque de IA que ha arrasado en el mundo, se basan vagamente en estos principios. Pero la energía necesaria es muy diferente. El cerebro funciona con 20 vatios, aproximadamente la energía necesaria para hacer funcionar un pequeño ventilador de escritorio. Una red neuronal artificial comparativa consume ocho millones de vatios. El cerebro también puede aprender fácilmente de unos pocos ejemplos, mientras que la IA depende notoriamente de conjuntos de datos masivos.
Los científicos han intentado recapitular las propiedades de procesamiento del cerebro en chips de hardware. Construidos a partir de componentes exóticos que cambian de propiedades con la temperatura o la electricidad, estos chips neuromórficos combinan procesamiento y almacenamiento en la misma ubicación. Estos chips pueden potenciar la visión por computadora y reconocer el habla. Pero son difíciles de fabricar y sólo capturan parcialmente el funcionamiento interno del cerebro.
En lugar de imitar el cerebro con chips de computadora, ¿por qué no utilizar simplemente sus propios componentes biológicos?
Una computadora inteligente
Tenga la seguridad de que el equipo no conectó cerebros vivos a electrodos. En cambio, recurrieron a los organoides cerebrales. En sólo dos meses, los minicerebros, fabricados a partir de células madre humanas, se convirtieron en una variedad de tipos de neuronas que se conectaban entre sí en redes eléctricamente activas.
El equipo colocó con cuidado cada minicerebro en un chip con forma de sello repleto de pequeños electrodos. El chip puede registrar las señales de las células cerebrales de más de 1,000 canales y atacar los organoides utilizando casi tres docenas de electrodos al mismo tiempo. Esto permite controlar con precisión la estimulación y registrar la actividad del minicerebro. Utilizando una herramienta de inteligencia artificial, las salidas neuronales abstractas se traducen en respuestas amigables para los humanos en una computadora normal.
En una prueba de reconocimiento de voz, el equipo grabó 240 clips de audio de 8 personas hablando. Cada clip captura una vocal aislada. Transformaron el conjunto de datos en patrones únicos de estimulación eléctrica y los introdujeron en un minicerebro recién desarrollado. En sólo dos días, el sistema Brainoware pudo discriminar entre diferentes hablantes con casi un 80 por ciento de precisión.
Utilizando una medida popular de neurociencia, el equipo descubrió que las descargas eléctricas “entrenaban” al minicerebro para fortalecer algunas redes mientras podaban otras, sugiriendo que reconectara sus redes para facilitar el aprendizaje.
En otra prueba, Brainoware se enfrentó a la IA en una desafiante tarea matemática que podría ayudar a generar contraseñas más seguras. Aunque ligeramente menos preciso que una IA con memoria a corto plazo, Brainoware era mucho más rápido. Sin supervisión humana, alcanzó resultados casi compatibles en menos del 10 por ciento del tiempo que le tomó a la IA.
"Esta es una primera demostración del uso de organoides cerebrales [para la informática]", dijo el autor del estudio, el Dr. Feng Guo. les dijo a MIT Technology Review.
¿Computadoras cyborg?
El nuevo estudio es el último en explorar biocomputadoras híbridas: una combinación de neuronas, inteligencia artificial y electrónica.
De vuelta en 2020, un equipo fusionó neuronas artificiales y biológicas en una red que se comunicaba utilizando la sustancia química cerebral dopamina. Más recientemente, Casi un millón de neuronas, tumbadas en un plato, aprendieron a jugar al videojuego Pong mediante descargas eléctricas.
Brainoware es un posible paso adelante. En comparación con las neuronas aisladas, los organoides imitan mejor el cerebro humano y sus sofisticadas redes neuronales. Pero no están exentos de defectos. Al igual que los algoritmos de aprendizaje profundo, los procesos internos de los minicerebros no están claros, lo que dificulta decodificar la "caja negra" de cómo calculan y durante cuánto tiempo retienen los recuerdos.
Luego está el problema del “laboratorio húmedo”. A diferencia de un procesador de computadora, los minicerebros solo pueden tolerar un rango estrecho de temperatura y niveles de oxígeno, mientras están constantemente en riesgo de sufrir infecciones microbianas que causan enfermedades. Esto significa que deben cultivarse cuidadosamente dentro de un caldo nutritivo utilizando equipo especializado. La energía necesaria para mantener estas culturas puede compensar los beneficios del sistema informático híbrido.
Sin embargo, los minicerebros son cada vez más fáciles de cultivar con sistemas más pequeños y eficientes, incluidos aquellos con funciones de grabación y zapping integradas. La pregunta más difícil no tiene que ver con los desafíos técnicos; más bien, se trata de lo que es aceptable cuando se utiliza el cerebro humano como elemento informático. La IA y la neurociencia están superando rápidamente los límites, y los modelos de IA cerebral probablemente se volverán aún más sofisticados.
"Es fundamental que la comunidad examine la gran cantidad de cuestiones neuroéticas que rodean a los sistemas de biocomputación que incorporan tejidos neuronales humanos", escribieron Smirnova, Caffo y Johnson.
Crédito de la imagen: Un organoide cerebral en desarrollo / Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas, NIH
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- Fuente: https://singularityhub.com/2023/12/14/a-ball-of-brain-cells-on-a-chip-can-learn-simple-speech-recognition-and-math/
