Inteligencia organoide

La inteligencia organoide ( IO ) es un campo de estudio emergente en ciencias de la computación y biología que desarrolla y estudia computación biológica húmeda utilizando cultivos 3D de células cerebrales humanas (u organoides cerebrales ) y tecnologías de interfaz cerebro-máquina . ^{[ 1 ]} Dichas tecnologías pueden denominarse IO o sistema de archivos nervioso .

Los sistemas informáticos inteligentes organoides pueden ser un ejemplo de sistemas biohíbridos .

A diferencia de los enfoques tradicionales basados ​​en silicio no orgánico, la OI busca utilizar organoides cerebrales cultivados en laboratorio como "hardware biológico". Si bien estas estructuras aún están lejos de poder pensar como un cerebro humano normal y todavía no poseen grandes capacidades computacionales, la investigación en OI ofrece actualmente el potencial de mejorar la comprensión del desarrollo cerebral, el aprendizaje y la memoria, y podría conducir al descubrimiento de tratamientos para trastornos neurológicos como la demencia . ^{[ 1 ]}

Thomas Hartung, profesor de la Universidad Johns Hopkins , argumentó en 2023 que "si bien las computadoras basadas en silicio son ciertamente mejores con los números, los cerebros son mejores aprendiendo". Señaló que la densidad de transistores en los chips de computadora podría estar acercándose a sus límites, mientras que los cerebros, al estar conectados de manera diferente, son más eficientes energéticamente y pueden almacenar grandes cantidades de información. ^{[ 2 ] [ 1 ]}

Algunos investigadores afirman que, si bien los cerebros humanos son más lentos que las máquinas para procesar información simple, son mucho mejores para procesar información compleja, ya que pueden manejar menos datos y más inciertos, realizar procesamiento tanto secuencial como paralelo , ser altamente heterogéneos, usar conjuntos de datos incompletos y, según se dice, superar a las máquinas no orgánicas en la toma de decisiones. ^{[ 1 ]}

El entrenamiento de las OI implica el proceso de aprendizaje biológico (BL) en contraposición al aprendizaje automático (ML) para las IA. ^{[ 1 ]}

La OI genera datos biológicos complejos, lo que requiere métodos sofisticados para su procesamiento y análisis. ^{[ 3 ]} La bioinformática proporciona las herramientas y técnicas para descifrar los datos brutos, descubriendo patrones e información relevante. Los investigadores han desarrollado una plataforma llamada Neuroplatform para experimentar de forma remota con organoides cerebrales a través de una API . ^{[ 4 ]}

El hardware informático inspirado en el cerebro busca emular la estructura y los principios de funcionamiento del cerebro y podría utilizarse para abordar las limitaciones actuales de las tecnologías de IA. Sin embargo, los chips de silicio inspirados en el cerebro aún presentan limitaciones en su capacidad para imitar completamente la función cerebral, ya que la mayoría de los ejemplos se basan en principios electrónicos digitales. Un estudio realizó computación OI (que denominaron Brainoware ) mediante el envío y la recepción de información del organoide cerebral utilizando una matriz multielectrodo de alta densidad. Al aplicar estimulación eléctrica espaciotemporal, dinámica no lineal y propiedades de memoria evanescente, así como aprendizaje no supervisado a partir de datos de entrenamiento mediante la remodelación de la conectividad funcional del organoide, el estudio demostró el potencial de esta tecnología al utilizarla para el reconocimiento de voz y la predicción de ecuaciones no lineales en un marco de computación de reservorio. ^{[ 5 ]}

Si bien los investigadores esperan utilizar la OI y la computación biológica para complementar la computación tradicional basada en silicio, también existen interrogantes sobre la ética de este enfoque. Entre las preocupaciones se incluyen la posibilidad de que un organoide desarrolle sensibilidad o consciencia, y la cuestión de la relación entre un donante de células madre (para el crecimiento del organoide) y el sistema de OI correspondiente. ^{[ 6 ]}

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