Tejido cerebral de laboratorio lee braille y guía un perro robot

En una mesa de trabajo de la Universidad de Bristol, unos pocos milímetros de tejido cerebral humano, cultivado a partir de células en una placa, están ahora clasificando señales táctiles. Un sensor táctil recorre un carácter braille y convierte lo que percibe en patrones de estimulación eléctrica. Esos pulsos llegan al organoide, el pequeño modelo cultivado en laboratorio del prosencéfalo humano, y regresan como un patrón de actividad que un algoritmo de aprendizaje convencional interpreta como una letra.

Las cifras muestran cuánta información puede transportar un solo fragmento de tejido. Cada organoide, formado por alrededor de 10.000 neuronas y células de soporte, identificó por sí solo la letra correcta con una precisión del 61 %. Al combinar las respuestas de tres organoides, la precisión subió al 83 %, y el sistema combinado aguantó mejor cuando el equipo añadió ruido artificial. Los organoides nunca fueron entrenados para leer braille: utilizaban una codificación fija de las letras, y el algoritmo se encargaba de la clasificación. El estudio demuestra que el tejido vivo puede transformar información táctil conservando patrones útiles, no que haya aprendido a leer.

La prueba más ambiciosa llegó de una colaboración entre Cortical Labs y Honda Research Institute Europe. Los ordenadores biológicos CL1 de Cortical Labs se conectaron a un agente virtual que debía avanzar hacia una fuente de olor simulada, eligiendo entre avanzar, girar a la izquierda o girar a la derecha. Los investigadores probaron unas 1.300 configuraciones de las señales eléctricas, registrando más de 4.000 horas de interacción en tiempo real con decenas de unidades biológicas. Solo 12 configuraciones aprendieron de forma constante a lo largo de los episodios, y, en condiciones comparables, esos agentes optimizados superaron a los bancos de prueba convencionales del aprendizaje por refuerzo en navegación. El trabajo se presentará en NeurIPS, la conferencia de aprendizaje automático, en Sídney. El método en el que se basa, llamado Embodied Neurocomputation Framework, considera la impredecibilidad de las neuronas como un problema de ingeniería que hay que ajustar de forma sistemática.

En robótica, el paso más visible es el perro. Cortical Labs utilizó la tasa de disparo de sus neuronas cultivadas para dirigir a un perro robot por un espacio reducido. Brett Kagan, cofundador y consejero delegado de la empresa, resume la brecha sin rodeos: los robots son hoy capaces en el control físico, pero «todavía tienen dificultades con el control de nivel superior que se requiere para aprender rápidamente o adaptarse cuando cambian las condiciones». Si los investigadores logran aprovechar de forma fiable la eficiencia de las neuronas y su capacidad de adaptación, la computación biológica podría algún día convertirse en la opción preferida para máquinas que trabajen en condiciones desconocidas, lejos de casa. Aún queda un largo camino: las fuentes señalan que mantener vivo el tejido sigue siendo un reto, y ninguna de estas demostraciones sugiere que los ordenadores biológicos vayan a gestionar pronto almacenes o a conducir taxis.