Vamos un paso más allá de la computación neuromórfica. Investigamos el uso de organoides cerebrales (mini-cerebros cultivados en laboratorio) como sustrato computacional. Al aprovechar la eficiencia energética inherente de las neuronas biológicas, buscamos crear sistemas de IA que puedan aprender de forma continua con una fracción del consumo energético de los sistemas actuales basados en silicio.
Procesadores de Ultra-Bajo Consumo
Sistemas de IA que consumen microvatios en lugar de kilovatios para realizar tareas complejas de reconocimiento de patrones.
Aprendizaje Continuo sin Olvido Catastrófico
La plasticidad inherente de los sistemas biológicos permite un aprendizaje continuo y una adaptación que los modelos de IA actuales no pueden igualar.
Modelado de Enfermedades Neurológicas
Uso de organoides como plataformas para estudiar el efecto de fármacos o la progresión de enfermedades como el Alzheimer a nivel de red neuronal.
Control de un Brazo Robótico con un Organoide Cerebral
Desafío
Demostrar que un sistema de computación biológico puede aprender una tarea sensoriomotora en un bucle de retroalimentación de mundo real.
Solución
Conectamos un organoide cerebral a un brazo robótico simulado. La retroalimentación de la posición del brazo se convertía en estímulos eléctricos para el organoide, y la actividad neuronal resultante se decodificaba en comandos de movimiento. Se utilizó un paradigma de aprendizaje por refuerzo para entrenar al sistema.
Resultado
El organoide aprendió a controlar el brazo para alcanzar un objetivo en la simulación, demostrando por primera vez el aprendizaje y el control en un sistema de IA 'húmedo'.