Logran conectar 16 minicerebros humanos para crear una 'biocomputadora' de bajo consumo de energía
La startup suiza FinalSpark utiliza un enfoque conocido como wetware computing, recurriendo a células cerebrales humanas cultivadas en laboratorio. Este tipo de bioprocesadores consume un millón de veces menos energía que los procesadores digitales tradicionales.
En tiempos donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, una nueva empresa suiza acaba de presentar una biocomputadora que se conecta a células cerebrales vivas y pulsantes, logrando demostrar un consumo ínfimo de energía respecto a la creciente demanda energética que muestra la informática basada en bits.
La plataforma en línea de FinalSpark “aprovecha” grupos esféricos de células cerebrales humanas cultivadas en laboratorio, llamadas organoides. Un total de 16 organoides se alojan en cuatro matrices conectadas a ocho electrodos cada una y a un sistema de microfluidos que suministra agua y nutrientes a las células.
En este caso, el enfoque, conocido como wetware computing, aprovecha la capacidad de los investigadores para cultivar organoides en el laboratorio, una tecnología bastante nueva que permite a los científicos estudiar lo que esencialmente son minireplicas de órganos individuales.
Cerebros vs. maquinas: ahorro inconmensurable de energía
El auge de los organoides como técnica de investigación se produce en un momento en el que las redes neuronales artificiales, en las que se basan grandes modelos lingüísticos como Chat GPT, también se han disparado en uso y potencia de procesamiento.
FinalSpark afirma que los llamados bioprocesadores, como el sistema de interfaz cerebro-máquina que están desarrollando, “consumen un millón de veces menos energía que los procesadores digitales tradicionales“.
De acuerdo a lo consignado por Science Alert, aunque no se dispone de cifras sobre su sistema concreto, su consumo de energía o su potencia de procesamiento, el equipo de investigación de FinalSpark afirma que entrenar un único modelo de lenguaje de gran tamaño como el GPT-3, precursor del GPT-4, requería 10 gigavatios hora o unas 6.000 veces la energía que consume un ciudadano europeo al año.
Las tendencias tecnológicas también indican que la pujante industria de la IA consumirá el 3,5 % de la electricidad mundial en 2030. La industria informática en su conjunto ya es responsable de alrededor del 2 % de las emisiones mundiales de CO2.
En este contexto se vuelve cada vez más necesario encontrar formas de hacer que la informática sea más eficiente desde el punto de vista energético, y las sinergias entre las redes de neuronas y los circuitos informáticos son un paralelismo obvio a explorar.
Pasos a futuro
FinalSpark no es el primer equipo que intenta conectar sondas a sistemas biológicos o programar redes neuronales de forma fiable para que realicen funciones específicas de entrada-salida cuando se les ordene.
Aunque el objetivo final pueden ser nuevos enfoques informáticos energéticamente eficientes, por ahora el sistema se utiliza para que los investigadores puedan realizar largos experimentos en organoides cerebrales, igual que sus antecesores.
Sin embargo, hay algunas mejoras: El equipo de FinalSpark afirma que los investigadores pueden conectarse a su sistema a distancia y que los minicerebros pueden mantenerse hasta 100 días y medir su actividad eléctrica las 24 horas del día.
“En el futuro, planeamos ampliar las capacidades de nuestra plataforma para gestionar una gama más amplia de protocolos experimentales relevantes para la wetware computing”, como la inyección de moléculas y fármacos en organoides para realizar pruebas, concluye el equipo.
Referencia de la noticia:
Jordan F., et.al., Open and remotely accessible Neuroplatform for research in wetware computing, Frontiers in Artificial Intelligence.