Biochips: la colaboración entre neuronas vivas y circuitos eléctricos abre una nueva era

Un nuevo horizonte tecnológico surge con el desarrollo de biochips que integran neuronas vivas y hardware, una innovación con el potencial de transformar la inteligencia artificial gracias a su capacidad para reducir drásticamente el consumo energético. Investigadores de la Universidad Johns Hopkins y empresas emergentes como la suiza FinalSpark anunciaron avances importantes en este campo, según informó la revista IEEE Spectrum.

Estas soluciones, que combinan organoides neuronales —cúmulos tridimensionales de neuronas cultivadas en laboratorio— y circuitos electrónicos, buscan imitar la eficiencia y adaptabilidad del cerebro humano, superando limitaciones propias de los chips de silicio tradicionales.

El concepto de inteligencia organoide, acuñado en un estudio por científicos de Johns Hopkins como Thomas Hartung, describe la integración de neuronas vivas y algoritmos de aprendizaje automático para crear un nuevo modelo de computación.

Los organoides replican la estructura y función de las redes neuronales humanas, lo que permite a los biochips procesar información con mayor eficiencia y menor demanda energética.

De acuerdo con proyecciones de especialistas, la demanda energética de la IA podría duplicarse en los próximos cinco años y alcanzar el 3% del consumo eléctrico mundial. Frente a este escenario, los biochips representan una alternativa para contener el incremento acelerado del consumo energético de la IA.

El equipo liderado por David Gracias, profesor de ingeniería química y biomolecular en la Universidad Johns Hopkins, creó un biochip que utiliza una cúpula tridimensional de electroencefalograma para envolver el organoide. Asimismo, esta arquitectura proporciona una estimulación y un registro eléctrico más exactos que los electrodos planos, permitiendo una comunicación más profunda entre el tejido vivo y el hardware.

Durante el entrenamiento, los investigadores aplican pulsos eléctricos a zonas concretas y refuerzan los patrones de actividad con dopamina, neurotransmisor relacionado con la recompensa. Es así que el organoide asimila la asociación entre ciertos estímulos y resultados específicos.

Cuando el organoide comprende un patrón, este puede emplearse para controlar acciones físicas, como dirigir un automóvil robótico en miniatura mediante electrodos ubicados de forma estratégica. Este método de neuromodulación prueba que los biochips pueden generar respuestas predecibles y sienta las bases para aplicaciones como el reconocimiento facial o la toma de decisiones automáticas en IA.

Actualmente, el científico Gracias y su equipo experimentan con prototipos de vehículos autónomos controlados por biochips, lo que anticipa usos en robótica, prótesis avanzadas e implantes biointegrados capaces de interactuar con tejidos humanos.

El alcance de los biochips va más allá de la computación. El grupo de Gracias desarrolla organoides que reproducen enfermedades neurológicas como el Parkinson. Estas herramientas permiten probar fármacos y analizar el deterioro cognitivo en laboratorio, sin depender de modelos animales.

En un mismo sentido, la capacidad de este dispositivo acelera el desarrollo de tratamientos y mejora la comprensión de trastornos complejos, que los algoritmos convencionales de IA no pueden reproducir con precisión.

Sin embargo, todavía existen retos significativos para la expansión del uso de biochips. Estos sistemas requieren cuidados estrictos: control constante de temperatura, aporte de nutrientes y eliminación de residuos, además de depender de equipos de laboratorio voluminosos.

Por otro lado, el mantenimiento y la fragilidad del biochip, junto a la necesidad de materiales biocompatibles y tecnologías capaces de gestionar de manera autónoma funciones vitales, complican su escalada industrial. También persisten desafíos como la latencia neuronal, el ruido en las señales y la complejidad del entrenamiento, que generan dudas sobre su viabilidad en tareas de inferencia en tiempo real.

En el campo empresarial, la startup suiza FinalSpark —fundada por Fred Jordan y Martin Kutter— desarrolló un biochip que almacena datos en neuronas vivas, lo que la compañía denomina un “bio bit”. Ewelina Kurtys, asesora científica de FinalSpark, explicó en IEEE Spectrum que este avance abre la puerta a sistemas biológicos capaces de asumir funciones antes reservadas al silicio.

La empresa planea crear bioservidores accesibles de manera remota en una década, con el objetivo de igualar la capacidad de procesamiento de los chips digitales y multiplicar la eficiencia energética. Para Kurtys, la mayor dificultad se encuentra en la programación de las neuronas, lo que exige métodos radicalmente diferentes.

Una transición de los laboratorios a la industria supone avances técnicos, pero también demanda un incremento notable de recursos económicos. Gracias reconoció, en sus declaraciones a IEEE Spectrum, que si bien cuentan con fondos para continuar la investigación, la expansión comercial de esta tecnología exigirá mayor respaldo financiero.

Mientras la discusión sobre si los biochips complementarán o sustituirán a los procesadores de silicio permanece abierta, la necesidad de encontrar soluciones energéticamente sostenibles para la IA continúa impulsando la investigación. Según la perspectiva de David Gracias, el acceso al mercado de estos sistemas podría ser más rápido de lo previsto, ya que no identifica obstáculos insalvables en el camino hacia su implementación.