Brainoware
Detrás de este logro, los científicos cultivaron células madre pluripotentes humanas en el laboratorio, desarrollándolas en diversos tipos de células cerebrales organizadas en minicerebros tridimensionales llamados organoides. Aunque carecen de pensamiento o emoción, estos servirán para estudiar el desarrollo y funcionamiento del tejido cerebral. La computadora, denominada Brainoware, se basa en organoides cerebrales conectados a microelectrodos de alta densidad, utilizando una red neuronal artificial conocida como computación de reservorio. La estimulación eléctrica lleva datos al organoide, el reservorio procesa la información, y Brainoware presenta sus cálculos en forma de actividad neuronal.
Para las capas de entrada y salida, adaptadas al tejido cerebral, se emplea hardware informático convencional. En experimentos, Brainoware demostró su capacidad al identificar voces japonesas con una precisión del 78% después de solo dos días de entrenamiento. También superó el desafío de predecir un mapa caótico de Hénon con mayor precisión que una red neuronal artificial estándar sin una unidad de memoria a corto plazo, después de solo cuatro días de aprendizaje no supervisado.
A pesar de tener una precisión ligeramente inferior a las redes neuronales artificiales con una unidad de memoria a corto plazo, Brainoware logró resultados comparables en menos del 10% del tiempo de entrenamiento. Sin embargo, enfrenta desafíos como la sostenibilidad de los organoides y el alto consumo de energía asociado con la llamada computación neuromórfica.
Aunque la creación de sistemas bioinformáticos basados en este descubrimiento podría llevar décadas, la investigación tiene vastas implicaciones. No solo podría arrojar luz sobre los mecanismos del aprendizaje y el desarrollo neuronal, sino que también podría contribuir a comprender las implicaciones cognitivas de las enfermedades neurodegenerativas. Además, Brainoware podría facilitar el desarrollo de modelos preclínicos de deterioro cognitivo para probar nuevas terapias, según los autores de este fascinante estudio publicado en Nature Electronics.
No hay comentarios:
Publicar un comentario