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Si bien no tenemos cifras sobre su sistema espec\u00edfico, su uso de energ\u00eda o su potencia de procesamiento, el equipo de investigaci\u00f3n de FinalSpark dice que entrenar un \u00fanico modelo de lenguaje grande como GPT-3, un precursor de GPT-4, requiri\u00f3 10 gigavatios hora o aproximadamente 6.000 veces la energ\u00eda que utiliza un ciudadano europeo en un a\u00f1o. Mientras tanto, el cerebro humano opera sus 86 mil millones de neuronas utilizando s\u00f3lo una fracci\u00f3n de esa energ\u00eda: apenas 0,3 kilovatios hora por d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Las tendencias tecnol\u00f3gicas tambi\u00e9n indican que la floreciente industria de la IA consumir\u00e1 el 3,5% de la electricidad mundial para 2030. La industria de TI en su conjunto ya es responsable de alrededor del 2% de las emisiones globales de CO2.<\/p>\n\n\n\n
Claramente, es cada vez m\u00e1s necesario encontrar formas de hacer que la computaci\u00f3n sea m\u00e1s eficiente desde el punto de vista energ\u00e9tico, y las sinergias entre las redes de c\u00e9lulas cerebrales y los circuitos inform\u00e1ticos son un paralelo obvio que debemos explorar. FinalSpark no es el primer equipo que intenta conectar sondas a sistemas biol\u00f3gicos, o intenta programar de manera confiable redes neuronales para que realicen funciones espec\u00edficas de entrada y salida cuando se les ordene. En 2023, investigadores de Estados Unidos construyeron un bioprocesador que conectaba hardware de computadora a organoides cerebrales y el sistema aprendi\u00f3 a reconocer patrones del habla.<\/p>\n\n\n\n
“Durante los \u00faltimos tres a\u00f1os, la Neuroplataforma se utiliz\u00f3 con m\u00e1s de 1.000 organoides cerebrales, lo que permiti\u00f3 la recopilaci\u00f3n de m\u00e1s de 18 terabytes de datos”, escribieron el cofundador de FinalSpark, Fred Jordan, y sus colegas en su art\u00edculo publicado, que ha sido revisado por pares como otros estudios cient\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n
Si bien el objetivo final puede ser enfoques inform\u00e1ticos nuevos y energ\u00e9ticamente eficientes, por ahora el sistema se est\u00e1 utilizando para permitir a los investigadores realizar largos experimentos con organoides cerebrales, al igual que sus predecesores.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, hay algunas mejoras: el equipo de FinalSpark dice que los investigadores pueden conectarse a su sistema de forma remota, y los minicerebros pueden mantenerse por hasta 100 d\u00edas, midiendo su actividad el\u00e9ctrica las 24 horas del d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
“Actualmente, en 2024, el sistema est\u00e1 disponible gratuitamente para fines de investigaci\u00f3n y numerosos grupos de investigaci\u00f3n han comenzado a utilizarlo para sus experimentos”, escriben Jordan y sus colegas.<\/p>\n\n\n\n
“En el futuro, planeamos ampliar las capacidades de nuestra plataforma para gestionar una gama m\u00e1s amplia de protocolos experimentales relevantes para la computaci\u00f3n con software h\u00famedo”, como la inyecci\u00f3n de mol\u00e9culas y f\u00e1rmacos en organoides para realizar pruebas, concluye el equipo.<\/p>\n\n\n\n
Cualquiera que sea el camino que tome, ya sea ayudando a la inform\u00e1tica o a la investigaci\u00f3n de organoides, ser\u00e1 emocionante ver qu\u00e9 pueden lograr los investigadores.<\/p>\n\n\n\n
El estudio ha sido publicado en Frontiers in Artificial Intelligence<\/a>.<\/p>\n\n\n\n