Células Cerebrales Humanas Impulsan una Computadora y Aprenden a Jugar 'Doom'

Australia - Agencia de Noticias Ekhbary

Células Cerebrales Humanas Impulsan una Computadora y Aprenden a Jugar 'Doom'

En un desarrollo revolucionario, científicos de Cortical Labs, con sede en Australia, han entrenado con éxito una bio-computadora, compuesta por células cerebrales humanas cultivadas en laboratorio, para dominar el infame y desafiante videojuego 'Doom'. Esta hazaña representa un gran salto en el campo de la bio-computación, demostrando el potencial de los sistemas biológicos para realizar tareas complejas y orientadas a objetivos en tiempo real. El avance se considera un momento crucial en la búsqueda del desarrollo de una nueva era de tecnologías orgánicas híbridas que fusionan la inteligencia biológica con los sistemas basados en silicio.

"Este fue un hito importante, porque demostró un aprendizaje adaptativo, en tiempo real y dirigido a objetivos", afirmó Brett Kagan, Director Científico y de Operaciones de Cortical Labs, en un reciente anuncio por video. Este logro trasciende la simple novedad de la materia orgánica interactuando con medios digitales; representa una profunda visión de la adaptabilidad y las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales, ya sean biológicas o artificiales.

El camino para que las células cerebrales jueguen 'Doom' ha sido largo. El trabajo anterior de la compañía, destacado en 2021, involucró una bio-computadora llamada 'DishBrain'. Este sistema pionero utilizó aproximadamente 800.000 neuronas humanas, intrincadamente conectadas a un pequeño chip de procesamiento. Este chip fue diseñado para interpretar y dirigir la actividad eléctrica, imitando los principios fundamentales de la computación convencional basada en silicio. Para ilustrar el potencial de 'DishBrain', los ingenieros lo entrenaron inicialmente para jugar 'Pong', un juego de arcade 2D más simple, a menudo utilizado como punto de referencia para los neurocientíficos computacionales debido a su requisito de navegación en tiempo real en un panorama de información dinámico.

Alcanzar el punto de referencia de 'Pong' le tomó a Cortical Labs más de 18 meses utilizando su hardware y software originales. Sin embargo, la ambición de abordar desafíos más complejos condujo al desarrollo de 'CL1', el sistema ahora capaz de interactuar con 'Doom'. La compañía se enorgullece de presentar 'CL1' como "la primera computadora biológica desplegable por código del mundo", subrayando su preparación para aplicaciones avanzadas más allá de las demostraciones básicas.

La transición de 'Pong' a 'Doom' resalta la creciente complejidad y utilidad de las bio-computadoras. Si bien mover una paleta digital fue una prueba de concepto importante, el verdadero valor reside en las tareas que exigen un procesamiento cognitivo más sofisticado. 'Doom' ha servido durante mucho tiempo como una prueba ubicua de destreza tecnológica en el mundo de la computación, y tanto entusiastas como grandes empresas han encontrado formas de ejecutarlo en todo, desde calculadoras hasta tractores. La pregunta para Cortical Labs no era si intentarían ejecutar 'Doom' en chips neuronales, sino cuándo.

Un obstáculo significativo para 'CL1' fue la necesidad de procesar la entrada visual, es decir, "ver" el juego como lo haría un jugador humano. Dada la falta de sensores ópticos intrínsecos, el equipo de ingeniería se enfrentó al desafío de convertir los datos visuales en patrones de estimulación eléctrica que las neuronas cultivadas pudieran interpretar y a los que pudieran responder. Sorprendentemente, este complejo problema fue resuelto en aproximadamente una semana por Sean Cole, un desarrollador independiente con experiencia limitada en bio-computación. La innovación clave fue el desarrollo de una nueva interfaz para 'CL1', que permite la programación a través del lenguaje Python, ampliamente accesible.

Aunque 'CL1' aún no es un campeón del torneo 'Doom' —juega mejor que un sistema que dispara al azar pero aún pierde con frecuencia— su progreso es notable. Cortical Labs informa que 'CL1' alcanzó su nivel de rendimiento actual significativamente más rápido que los sistemas tradicionales de aprendizaje automático basados en silicio. La compañía anticipa mejoras adicionales a medida que sus algoritmos se refinen. Las implicaciones de esta tecnología se extienden mucho más allá de los videojuegos; las futuras iteraciones de bio-computadoras podrían potencialmente impulsar brazos robóticos avanzados, administrar procesos digitales intrincados o incluso contribuir a nuevas formas de investigación y tratamiento médico. Superar el punto de referencia de 'Doom' es un fuerte indicador de la prometedora trayectoria de esta tecnología.

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