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El cerebro humano es algo incre\u00edblemente asombroso. Contiene aproximadamente 86 mil millones de neuronas, en promedio, y hasta mil billones de sinapsis. Cada neurona est\u00e1 conectada a hasta 10.000 otras neuronas, activ\u00e1ndose y comunic\u00e1ndose constantemente entre s\u00ed. Hasta la fecha, nuestro mejor esfuerzo por simular la actividad del cerebro en un sistema artificial apenas ha ara\u00f1ado la superficie.<\/p>\n\n\n\n
En 2013, la computadora K de Riken, entonces una de las supercomputadoras m\u00e1s poderosas del mundo, intent\u00f3 imitar el cerebro. Con 82.944 procesadores y un petabyte de memoria principal, se necesitaron 40 minutos para simular un segundo de la actividad de 1.730 millones de neuronas conectadas por 10,4 billones de sinapsis, aproximadamente s\u00f3lo entre el 1 y el 2% del cerebro.<\/p>\n\n\n\n
En los \u00faltimos a\u00f1os, cient\u00edficos e ingenieros han intentado acercarse a las capacidades del cerebro mediante el dise\u00f1o de hardware y algoritmos que imitan su estructura y su forma de funcionar. Conocida como computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica, est\u00e1 mejorando, pero consume mucha energ\u00eda y el entrenamiento de redes neuronales artificiales lleva mucho tiempo.<\/p>\n\n\n\n Guo y sus colegas buscaron un enfoque diferente utilizando tejido cerebral humano real cultivado en un laboratorio. Se convenci\u00f3 a las c\u00e9lulas madre pluripotentes humanas para que se desarrollaran en diferentes tipos de c\u00e9lulas cerebrales que se organizaban en minicerebros tridimensionales llamados organoides, completos con conexiones y estructuras.<\/p>\n\n\n\n Estos no son verdaderos cerebros, sino simplemente disposiciones de tejido sin nada que se parezca a pensamiento, emoci\u00f3n o conciencia. Son \u00fatiles para estudiar c\u00f3mo se desarrolla y funciona el cerebro, sin necesidad de hurgar en un ser humano real.<\/p>\n\n\n\n Brainoware consiste en organoides cerebrales conectados a una serie de microelectrodos de alta densidad, utilizando un tipo de red neuronal artificial conocida como computaci\u00f3n de reservorio. La estimulaci\u00f3n el\u00e9ctrica transporta informaci\u00f3n al organoide, el reservorio donde se procesa esa informaci\u00f3n antes de que Brainoware escupe sus c\u00e1lculos en forma de actividad neuronal.<\/p>\n\n\n\n Se utiliza hardware inform\u00e1tico normal para las capas de entrada y salida. Estas capas tuvieron que ser entrenadas para funcionar con el organoide, con la capa de salida leyendo los datos neuronales y haciendo clasificaciones o predicciones basadas en la entrada. Para demostrar el sistema, los investigadores dieron a Brainoware 240 clips de audio de ocho hablantes masculinos que emit\u00edan sonidos de vocales japonesas y le pidieron que identificara la voz de un individuo espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n Comenzaron con un organoide ingenuo. Despu\u00e9s de entrenar durante s\u00f3lo dos d\u00edas, Brainoware pudo identificar al hablante con un 78% de precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n le pidieron a Brainoware que predijera un mapa de H\u00e9non, un sistema din\u00e1mico que muestra un comportamiento ca\u00f3tico. Lo dejaron sin supervisi\u00f3n para que aprendiera durante cuatro d\u00edas (cada d\u00eda representaba una \u00e9poca de entrenamiento) y descubrieron que era capaz de predecir el mapa con mayor precisi\u00f3n que una red neuronal artificial sin una unidad de memoria a corto plazo.<\/p>\n\n\n\n Brainoware era ligeramente menos preciso que las redes neuronales artificiales con una unidad de memoria a corto plazo, pero cada una de esas redes hab\u00eda pasado por 50 \u00e9pocas de entrenamiento. Brainoware logr\u00f3 casi los mismos resultados en menos del 10% del tiempo de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n “Debido a la alta plasticidad y adaptabilidad de los organoides, Brainoware tiene la flexibilidad de cambiar y reorganizarse en respuesta a la estimulaci\u00f3n el\u00e9ctrica, destacando su capacidad para la computaci\u00f3n adaptativa de reservorios”, escriben los investigadores.<\/p>\n\n\n\n Todav\u00eda existen limitaciones importantes, incluida la cuesti\u00f3n de mantener vivos y saludables los organoides y los niveles de consumo de energ\u00eda de los equipos perif\u00e9ricos. Pero, teniendo en cuenta consideraciones \u00e9ticas, Brainoware tiene implicaciones no s\u00f3lo para la inform\u00e1tica, sino tambi\u00e9n para la comprensi\u00f3n de los misterios del cerebro humano.<\/p>\n\n\n\n “Pueden pasar d\u00e9cadas antes de que se puedan crear sistemas bioinform\u00e1ticos generales, pero es probable que esta investigaci\u00f3n genere conocimientos fundamentales sobre los mecanismos del aprendizaje, el desarrollo neuronal y las implicaciones cognitivas de las enfermedades neurodegenerativas”, escriben Smirnova, Caffo y Johnson.<\/p>\n\n\n\n “Tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a desarrollar modelos precl\u00ednicos de deterioro cognitivo para probar nuevas terapias”.<\/p>\n\n\n\n La investigaci\u00f3n ha sido publicada en Nature Electronics<\/a>.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/einsteresante.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/image-25.png\")
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