La ciencia acaba de cruzar una línea que muchos creían infranqueable: científicos crean un dispositivo de IA con células cerebrales reales

Investigadores de Princeton han creado un dispositivo de IA que integra células cerebrales que se puede programar mediante métodos computacionales para reconocer patrones. Proyectos anteriores se basaban en cultivos celulares planos en 2D cultivados en placas de Petri o en cúmulos celulares en 3D que se monitoreaban y estimulaban desde el exterior. Sin embargo, el sistema de Princeton es diferente porque está diseñado para interactuar con las células desde el interior de la red.

El equipo utilizó métodos de fabricación avanzados para construir una malla tridimensional de microalambres y electrodos metálicos, unidos por una fina capa de resina epoxi, la cual es lo suficientemente flexible como para interactuar con las neuronas blandas que crecen a su alrededor. Los investigadores utilizaron la malla como anclaje, permitiendo que decenas de miles de neuronas se desarrollaran hasta formar una gran red tridimensional capaz de realizar cálculos.

El nuevo dispositivo de IA con células cerebrales

El chipb cuenta con aproximadamente 70.000 neuronas biológicas interconectadas en una malla 3D con docenas de electrodos microscópicos que pueden detectar y manipular la actividad de las células cerebrales. Los investigadores explicaron que este diseño integrado les permitió registrar y estimular la actividad eléctrica neuronal con mucha mayor precisión que los sistemas anteriores. Durante más de seis meses, monitorizaron los cambios en la red neuronal, probaron diferentes maneras de fortalecer o debilitar las conexiones entre neuronas importantes y, finalmente, entrenaron un algoritmo para identificar patrones en los impulsos eléctricos.

En un experimento, el sistema se probó con pares de patrones espaciales diferentes. En otro, se probó con patrones temporales diferentes. En ambos casos, el dispositivo de IA con células cerebrales distinguió correctamente los patrones. Ahora, los investigadores quieren ampliar la plataforma para que pueda gestionar tareas más complejas.

El trabajo estuvo dirigido por Tian-Ming Fu, profesor asistente de Ingeniería Eléctrica e Informática y del Instituto de Bioingeniería Omenn-Darling; James Sturm, profesor Stephen R. Forrest de Ingeniería Eléctrica e Informática; y Kumar Mritunjay, investigador postdoctoral en ingeniería eléctrica e informática.

El proyecto se desarrolló inicialmente para investigar cuestiones básicas de  neurociencia, pero el equipo se percató posteriormente de que también podría ayudar a abordar uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la IA moderna: el consumo de energía. «El verdadero obstáculo para la IA en un futuro próximo es la energía», explicó Fu. «Nuestro cerebro consume solo una pequeña fracción (alrededor de una millonésima parte) de la energía que consumen los sistemas de IA actuales para realizar tareas similares».

Mritunjay afirmó que sistemas como éste, denominados redes neuronales biológicas 3D, «no solo ayudan a descubrir los secretos computacionales del cerebro, sino que también pueden contribuir a la comprensión y, posiblemente, al tratamiento de enfermedades neurológicas».

El estudio tiene como objetivo ampliar el conocimiento sobre el funcionamiento del cerebro y, al mismo tiempo, impulsar avances en el campo de la computación. Según Mritunjay, primer autor del trabajo, sistemas de este tipo, conocidos como redes neuronales biológicas tridimensionales, «no sólo permiten desentrañar los mecanismos computacionales del cerebro, sino que también podrían ayudar a comprender e incluso tratar enfermedades neurológicas».

Este avance supone un cambio relevante respecto a investigaciones previas, que trabajaban con neuronas en placas bidimensionales o con conglomerados celulares controlados desde el exterior. Al intervenir desde el interior de la red neuronal y no únicamente desde su superficie, esta nueva arquitectura permite realizar experimentos sobre el fortalecimiento y debilitamiento de conexiones neuronales, así como observar de forma prolongada (durante más de seis meses) la evolución de la red. Todo ello convierte a esta plataforma en una herramienta experimental prometedora para la neurociencia y el desarrollo de sistemas de computación de bajo consumo energético.

Por su parte, los investigadores señalan que los próximos pasos se centrarán en aumentar la capacidad del sistema para ejecutar funciones computacionales más complejas. Asimismo, plantean que en el futuro podrían explorarse aplicaciones tanto tecnológicas como biomédicas, abriendo la posibilidad de integrar biología y electrónica en una única estructura tridimensional.

«Las redes neuronales cultivadas tridimensionales (3D) que emulan las estructuras y los principios computacionales del cerebro podrían ser útiles para el desarrollo de la computación inspirada en el cerebro y la inteligencia artificial, así como para la comprensión del desarrollo neuronal y la progresión de enfermedades. Sin embargo, la creación de interfaces estables entre dispositivos y redes neuronales sigue siendo un desafío, lo que limita el potencial de estas redes neuronales 3D. En este trabajo, presentamos un dispositivo de red neuronal microinstrumentado 3D que integra una matriz flexible de sensores y estimuladores electrónicos con una red neuronal cultivada 3D.

Nuestro dispositivo permite registrar potenciales de acción en múltiples planos durante un período de 6 meses, lo que posibilita el monitoreo cuantitativo de los mapas de conectividad en evolución y las respuestas a la estimulación farmacológica de las redes neuronales. Este enfoque también admite la estimulación eléctrica crónica, que utilizamos para entrenar redes neuronales ajustando la fuerza de la conectividad entre neuronas, creando así una red neuronal de reserva para la biocomputación», concluyen los investigadores.