La computadora tradicional fue concebida con una estructura copiada del cerebro humano, pero utilizando el silicio como base. Ahora, ya tenemos experiencias donde se crean computadoras sustituyendo el silicio por un organoide del cerebro.  El organoide, es una réplica diminuta de tejido que funciona como un órgano del cuerpo.  Para crearlo, los científicos comienzan con un tipo especial de célula madre “en blanco”. Se coloca dicha célula en una mezcla gelatinosa y se comienza a agregar moléculas y en el proceso se le impulsa para que se conviertan en células del corazón, del cerebro, o aquello que interese. Por supuesto, todavía falta un buen camino para que tengamos una computadora cotidiana, que imite la estructura y la función del cerebro humano usando el organoide del cerebro. Sin embargo, esto tiene mucha relevancia en el tema de la energía.  

Con la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa, el consumo de energía de las computadoras se ha convertido en una limitante futura extraordinariamente importante. Lo arriba descrito corresponde a la computación biológica (o biocomputación) y podría ser más rápida, más eficiente y más poderosa que la computación basada-en-silicio e IA, y solo requiere una fracción de la energía.

La computación biológica está ubicada dentro del novedoso campo de la Inteligencia Organoide (IO). La Inteligencia Organoide (IO) es un campo emergente que combina las ciencias de la computación y la biología para desarrollar la computación biológica utilizando cultivos 3D de células del cerebro, conocidas como organoides del cerebro. Estos organoides son racimos de células neuronales cultivadas-en-el-laboratorio que imitan ciertos aspectos de la función del cerebro, como producir señales eléctricas y dar respuestas a estímulos.  La Inteligencia organoide utiliza el tejido creado-en-el-laboratorio, como tejido cerebral y células madre, para crear computadoras biológicas que imitan la estructura y la función del cerebro humano. La técnica tiene el potencial de superar los sistemas basados en silicio en tareas intensivas en procesamiento. Aun cuando IO está en sus etapas iniciales y todavía lejos de alcanzar la complejidad a nivel-humano, sus aplicaciones potenciales en neurociencia, computación y medicina son promisorias y pudieran revolucionar estos campos en el futuro. Existen las siguientes posibilidades realísticas con la inteligencia organoide:

  • Biocomputación – A diferencia de la computación basada en silicio, la IO potencia redes biológicas similares al cerebro humano. Esto pudiera llevar a crear sistemas de computación más eficientes y poderosos, los cuales son mejores aprendiendo y procesando información compleja.
  • Interfaces Cerebro-Computación – La OI podría avanzar el desarrollo de interfases cerebro-computadora, permitiendo una interacción más natural y eficiente entre los humanos y las máquinas.
  • Entendimiento realzado de la función del cerebro – La IO puede proveer mayor “insight” en el desarrollo del cerebro, el aprendizaje y la memoria y podría ayudar en avances en desórdenes neurológicos como el autismo y el Alzheimer.
  • Aplicaciones médicas – Los organoides del cerebro pueden ser utilizados para probar fármacos y desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades neurológicas. Ofrecen un modelo único para estudiar el desarrollo del cerebro y de las enfermedades, difícil de replicar con modelos animales.

Inteligencia Organoide

Los avances recientes en organoides del cerebro, derivados de células madre, prometen replicar in vitro los aspectos moleculares y celulares del aprendizaje y la memoria y posibles aspectos del conocimiento. Acuñar el término “inteligencia organoide” abarcará esos aspectos, y un grupo muy importante de científicos y de universidades y de organizaciones científicas, presentaron un programa colaborativo para implementar la visión de un campo multidisciplinario de Inteligencia Organoide (IO). Esto apunta a establecer a IO como una forma genuina de computación biológica que aprovecha organoides del cerebro, utilizando avances científicos y de bioingeniería en una forma éticamente responsable. Estas son algunos de los avances:

  • Los organoides del cerebro estandarizados, 3D, mielinados y críticos para el aprendizaje, ahora pueden ser producidos con alta densidad celular y niveles enriquecidos de células gliales y con expresión de gen.
  • Las tecnologías que pueden permitir nuevos modelos de biocomputación a través del entrenamiento estímulo-respuesta y las interfases organoides-computadora están en desarrollo.
  • Se visualizan interfases complejas y en red, donde los organoides del cerebro sean conectados a sensores del mundo-real y a dispositivos de salida, y eventualmente entre ellos mismos y con otros organiodes de los sentidos (por ejemplo, organoides retinales) y son entrenados utilizando biorretroalimentación, almacenamiento de big data y métodos de aprendizaje automático.
  • Las múltiples aplicaciones de esta investigación instan al desarrollo estratégico de IO como una disciplina científica.
  • Se anticipa que los sistemas de biocomputación basados en IO permitirán tomas de decisiones más rápidas, el aprendizaje continuo durante las tareas y mayor eficiencia en energía y data.

El cerebro humano vs. las máquinas

  • Los cerebros humanos son más lentos que las máquinas en procesamiento de información simple, como la aritmética, pero sobrepasan por mucho a las máquinas en el procesamiento de la información, por cuanto los cerebros lo manejan mejor con poca data o con data incierta.
  • Los cerebros se desempeñan mejor que las máquinas en procesamiento secuencial y paralelo (donde las computadoras solo lo hacen con el primero), y superan en desempeño a las máquinas en toma-de-decisiones en conjuntos de datos grandes, altamente heterogéneos e incompletos, así como otros tipos de procesamiento retadores.
  • Como referencia de la potencia de procesamiento del cerebro se puede ir a la observación que, en 2013 la cuarta computadora más grande del mundo tomó 40 minutos para modelar 1 segundo del 1% de la actividad del cerebro humano.
  • Superficialmente, tanto el aprendizaje biológico como el aprendizaje automático realizado por un agente inteligente de IA construyen representaciones internas del mundo para mejorar su desempeño en la ejecución de tareas. Sin embargo, diferencias fundamentales entre el aprendizaje biológico y el aprendizaje automático resultan en dos eficiencias drásticamente diferentes: (1) el aprendizaje biológico utiliza mucha menos energía para resolver problemas computacionales; (2) el aprendizaje biológico utiliza menos observaciones para aprender a resolver un problema. Por ejemplo, los humanos aprenden una simple tarea “igual-vs-diferente” con 10 ejemplos de entrenamiento. Los humanos operan por lo menos con >106 veces en eficiencia de data que las máquinas modernas.        

Algunos ejemplos

En 2021, investigadores del Cortical Labs en Melbourne, Australia crearon un cerebro organoide miniatura que funciona como una computadora.  La llamaron DishBrain, le conectaron unos electrodos y le enseñaron a jugar el video juego Pong. DishBrain tiene alrededor de un millón de células humanas y de ratones que crecieron en un conjunto microeléctrico que puede recibir señales eléctricas. Dichas señales eléctricas, le indican a las neuronas donde está ubicada la pelota de Pong y las células responden. Mientras más juega el sistema, mejor lo hace. Cortical Labs está desarrollando un nuevo tipo de software, un sistema operativo de inteligencia biológica, la cual permite a cualquiera con habilidades de programación pueda codificar su propio DishBrain.

También están en camino nuevas demostraciones de formas simples de redes neuronales. A finales de 2023, un sistema biocomputacional compuesto de células vivas del cerebro aprendió a reconocer la voz de una persona dentro de un conjunto de 240 clips de diferentes personas pronunciado sonidos de vocales japonesas. Los clips fueron enviados como secuencias de señales organizados en patrones espaciales.

Los organoides no están siendo desarrollados exclusivamente con propósitos científicos – ya tienen aplicaciones comerciales. La empresa suiza FinalSpark ofrece servicios de computación basados en la Nube utilizando organoides reales a través de su plataforma Neuroplatform: un sistema de 16 organoides instalados en incubadoras microfluídicas, mantenidos a la temperatura del cuerpo (37ºC), la cual ha estado operando en forma contínua por más de cuatro años. Estos organoides pueden transmitir y recibir señales eléctricas, aprender y desempeñar tareas a través de estimulación eléctrica. Los usuarios también pueden aplicar simulación química, como la liberación de dopamina, como “premio” para los organoides. La plataforma tiene una interacción de un API basado-en-Python para interacción con los organoides y fue diseñada para biocomputación. La empresa plantea que FinalSpark podría ser hasta un millón de veces más eficiente en energía que las computadoras tradicionales.

Se hace referencia a Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish. La  imagen es corteesía de Bing Image Creator.