VIDEO. Neuronas vs. demonios: científicos lograron correr Doom en chip con células humanas
Una empresa australiana asegura haber resuelto el principal desafío de la biocomputación: lograr que células vivas se conecten e interactúen en tiempo real con un programa informático, permitiéndoles aprender a través de una computadora biológica.
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La empresa australiana Cortical Labs creó en 2022 un chip informático con neuronas humanas vivas. Para presentarlo al mundo, lo puso a jugar a Pong, el clásico videojuego en el que una pelota rebota y hay que controlar una barra para evitar que salga de la pantalla.
Como la propia compañía explica en un video, no sin humor, los usuarios de internet “inmediatamente preguntaron la única duda que importa en computación: ¿Puede jugar a Doom?“.
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Doom es un videojuego clásico de disparar a zombies y otros enemigos, uno de los primeros que utilizaba la perspectiva subjetiva y, por tanto, mucho más complejo que Pong.
Cortical Labs asumió el reto y conectó el programa a su CL1, la primera computadora comercial que utiliza neuronas humanas vivas en lugar de un procesador de silicio.
“Mostramos que neuronas biológicas pueden jugar a Pong, lo que es un gran hito porque demostró aprendizaje adaptativo en tiempo real enfocado a objetivos”, explica Brett Kagan, director científico de la compañía, en la presentación.
“Mientras le matan mucho, están aprendiendo”
Les tomó, según relata el director, 18 meses lograr que el sistema funcionara. En menos de una semana, sus computadoras biológicas consiguieron aprender a jugar a Doom. Sin embargo, no se trató de un único chip, sino de una plataforma en red compuesta por varios modelos CL1, cada uno con más de 200.000 neuronas humanas vivas.
“¿Es un campeón de los e-sports? En absoluto, de momento las células juegan como un principiante que no ha visto nunca una computadora… y, para ser justos, nunca lo han hecho”, comenta Kagan. De hecho, las neuronas no observan una pantalla como lo haría una persona: reciben la información directamente en forma de “patrones de estimulación eléctrica”.
Lo relevante, subraya el científico, es que “mientras le matan mucho, están aprendiendo”. “Justo como un humano o un animal aprendiendo una tarea”, afirma, aunque reconoce que “todavía hay mucho trabajo que hacer”.
Aun así, sostiene que el mayor obstáculo técnico ya fue superado: la interfaz que permite la comunicación en tiempo real entre las células vivas y el software. Con ese problema resuelto, la compañía ahora invita a desarrolladores e investigadores a proponer nuevos desafíos para esta naciente área de la biocomputación.
Mira el video aquí:
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