'Brainoware': Las Células Cerebrales Fusionadas Con IA Podrían Reconocer Voces

Científicos han encontrado una forma de integrar células vivas del cerebro humano en sistemas informáticos, y potencialmente podrían opacar la "A" en IA.

Un equipo de la Universidad de Indiana Bloomington recientemente publicó un artículo sobre un nuevo sistema llamado "Brainoware", el cual utiliza organoides cerebrales humanos para completar tareas avanzadas de IA. Estos organoides, masas de células o tejido artificialmente cultivadas que se asemejan a un órgano, están actualmente montados en una matriz multielectrodo de alta densidad y son bastante primitivos en la actualidad. Sin embargo, los investigadores esperan que su uso allane el camino para biocomputadoras que puedan ejecutar las mismas tareas que las computadoras pero con un consumo mínimo de energía.

"Un cerebro humano típicamente consume alrededor de 20 vatios, mientras que el hardware de IA actual consume alrededor de 8 millones de vatios, para impulsar una ANN (red neuronal artificial) comparativa", argumenta el artículo de investigación. "Brainoware podría proporcionar conocimientos adicionales para la computación de IA porque los organoides cerebrales pueden proporcionar a las BNN (redes neuronales biológicas) complejidad, conectividad, neuroplasticidad y neurogénesis, así como un bajo consumo de energía y un aprendizaje rápido".

"Los cerebros humanos consumen mucha menos energía y aprenden mucho más rápido, por lo que algunos investigadores ven la biocomputación como el camino a seguir", escribió Michael Le Page en Twitter en marzo, pero señaló que llevar el campo al límite podría plantear preguntas difíciles.

Le Page citó a Madeline Lancaster, neurobióloga del desarrollo de Cambridge, quien dijo: "Llevar estos avances más allá de un límite ético, es algo que definitivamente queremos evitar, y la comunidad científica y ética está trabajando junta para definir dónde estaría ese límite".

Brainoware envía y recibe información del organoide cerebral a través de "computación de reservorio adaptativa". Este método permite el aprendizaje no supervisado a partir de datos de entrenamiento, lo que aún puede dar forma a la conectividad funcional del organoide. El potencial práctico del sistema se demostró a través de tareas como el reconocimiento de voz, donde distinguía las voces de los hablantes individuales con mayor precisión después del entrenamiento.

Por ejemplo, los organoides fueron entrenados para identificar la voz de una persona en un conjunto de 240 clips de audio de ocho personas pronunciando sonidos vocálicos en japonés. Después del entrenamiento, los organoides pudieron completar la tarea con más del 70% de precisión.

Sin embargo, la ciencia aún está lejos de construir robots vivos. Los organoides solo podían identificar a un hablante, sin entender el habla, lo que significa que hay un camino muy largo y sinuoso antes de que la tecnología logre un uso práctico en medicina o ingeniería.

Titouan Parcollet de la Universidad de Cambridge le dijo a la revista New Scientist que el potencial de la biocomputación es vasto, pero admitió que "los modelos actuales de aprendizaje profundo son en realidad mucho mejores que cualquier cerebro en tareas específicas y dirigidas".

Los investigadores también advirtieron que sus "organoides actuales todavía sufren de alta heterogeneidad, baja generación de producción, necrosis/hipoxia y diversas viabilidades", lo que los hace inviables en este momento para cualquier cosa que no sea fines de investigación.

Paralelamente al desarrollo de Brainoware, la IA se ha aplicado de manera creativa en campos como la atención médica, con innovaciones que ayudan a restaurar la movilidad a cuadripléjicos y modelos de IA capaces de leer mentes. En conjunto, estos avances destacan la naturaleza versátil y transformadora de las tecnologías de IA.

Editado por Ryan Ozawa.