Inteligencia de órganoides - Enciclopedia
La inteligencia de organoides (OI) es un campo emergente de estudio en ciencias de la computación y biología que desarrolla y estudia la computación de hardware biológico utilizando cultivos 3D de células cerebrales humanas (o organoides cerebrales) y tecnologías de interfaz cerebro-máquina. Estas tecnologías pueden denominarse OI.
Los sistemas informáticos inteligentes de organoides pueden ser un ejemplo de sistemas biohíbridos.
Diferencias con la computación no orgánica
En contraste con los enfoques tradicionales basados en silicio no orgánico, la OI busca utilizar organoides cerebrales cultivados en el laboratorio para actuar como "hardware biológico". Los científicos esperan que estos organoides puedan proporcionar una potencia de computación más rápida, más eficiente y más potente que la computación basada en silicio y la inteligencia artificial, mientras que requieren solo una fracción de la energía. Sin embargo, mientras que estas estructuras aún están muy lejos de poder pensar como un cerebro humano normal y no poseen aún capacidades de computación fuertes, la investigación de la OI ofrece actualmente el potencial de mejorar la comprensión del desarrollo cerebral, el aprendizaje y la memoria, y posiblemente encontrar tratamientos para trastornos neurológicos como la demencia.
Thomas Hartung, profesor de la Universidad Johns Hopkins, argumenta que "mientras que los computadores basados en silicio son ciertamente mejores con números, los cerebros son mejores en el aprendizaje". Además, afirmó que con capacidades de aprendizaje y almacenamiento "superiores" a las de las inteligencias artificiales, mayor eficiencia energética y que en el futuro, podría no ser posible agregar más transistores a un solo chip de computadora, mientras que los cerebros están configurados de manera diferente y tienen más potencial para almacenamiento y potencia de computación, las OI pueden aprovechar más potencia que los computadores actuales.
Algunos investigadores afirman que aunque los cerebros humanos son más lentos que las máquinas en el procesamiento de información simple, son mucho mejores en el procesamiento de información compleja, ya que los cerebros pueden manejar menos y más datos inciertos, realizar tanto procesamiento secuencial como paralelo, ser altamente heterogéneos, usar conjuntos de datos incompletos y se dice que superan a las máquinas no orgánicas en la toma de decisiones.
El entrenamiento de las OI implica el proceso de aprendizaje biológico (BL) en lugar del aprendizaje automático (ML) para las inteligencias artificiales. Se dice que el BL es mucho más eficiente en términos de energía que el ML.
Bioinformática en la OI
La OI genera datos biológicos complejos, lo que requiere métodos sofisticados para su procesamiento y análisis. La bioinformática proporciona las herramientas y técnicas para descifrar los datos en bruto, revelando patrones e insiguiencias. Actualmente se dispone de una interfaz en Python para el procesamiento e interacción con los organoides cerebrales.
Funciones previstas
El hardware de computación inspirado en el cerebro tiene como objetivo imitar la estructura y principios de funcionamiento del cerebro y podría utilizarse para abordar las limitaciones actuales en las tecnologías de inteligencia artificial. Sin embargo, los chips de silicio inspirados en el cerebro están limitados en su capacidad para imitar completamente la función cerebral, ya que la mayoría de los ejemplos se construyen sobre principios electrónicos digitales. Un estudio realizó una computación de OI (a la que denominaron Brainoware) enviando y recibiendo información desde el organoide cerebral utilizando un array de electrodos de alta densidad. Al aplicar estimulación eléctrica espaciotemporal, dinámicas no lineales, propiedades de memoria que se desvanece y aprendizaje no supervisado de datos de entrenamiento mediante la reestructuración de la conectividad funcional del organoide, el estudio mostró 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.
Consideraciones éticas
Mientras los investigadores esperan utilizar la OI y la computación biológica para complementar la computación basada en silicio tradicional, también existen preguntas sobre la ética de este enfoque. Ejemplos de tales problemas éticos incluyen que las OI adquieran conciencia y sensibilidad como organoides y la cuestión de la relación entre el donante de células madre (para cultivar el organoide) y el sistema de OI correspondiente.
Se han propuesto la amnesia forzada y los límites en la duración de la operación sin restablecimiento de la memoria como formas de mitigar el riesgo potencial de sufrimiento silencioso en los organoides cerebrales.
Véase también
Sistema biohíbrido
Organoide cerebral
Inteligencia artificial
Referencias