La realidad supera a la ficción, por supuesto. La tecnología avanza a pasos agigantados y, cada vez más, en direcciones que hace poco parecían inimaginables. Singapur acaba de iniciar operaciones con un rack de servidores conectado a neuronas humanas como parte de su sistema de cómputo. Según reporta Tech Times, el proyecto reúne 20 equipos CL1 de la compañía Cortical Labs dentro del Life Sciences Institute de Singapur. En total, trabajan con unas 16 millones de neuronas cultivadas en laboratorio.

En cada equipo CL1 hay casi 800 mil neuronas cultivadas a partir de células madre. Estas neuronas reciben estímulos eléctricos y, con la experiencia, van modificando su comportamiento. Lo interesante es que este tipo de computación puede aprender ciertas tareas con muchos menos ejemplos que los modelos tradicionales de inteligencia artificial. Al final del día, estamos hablando de aprovechar directamente uno de los sistemas de aprendizaje más eficientes que conocemos: la neurona humana.

Un aspecto padre es el consumo de energía. Un rack de estos utiliza entre 850 y 1,000 watts, bastante menos que algunos sistemas actuales de inteligencia artificial, que pueden llegar a consumir cientos de kilowatts.

Sin embargo, así como los procesadores tradicionales eventualmente dejan de funcionar, las neuronas humanas también tienen fecha de caducidad. Su vida útil es de seis meses y después necesitan ser sustituidas. También requieren nutrientes, temperatura controlada, oxígeno y CO2 para mantenerlas funcionando. Literalmente, en este tipo de proyecto de computación, hay que mantenerlo vivo.

Es importante entender que esto no cambiará de la noche a la mañana. Empresas como Amazon o Google no van a reemplazar sus centros de datos por cerebros humanos. Lo que sí nos dice es que podemos tomar un nuevo rumbo con tareas que necesitan aprenderse rápido y con pocos datos, como el desarrollo de medicamentos, la robótica, la detección de fraudes o algunos procesos de ciberseguridad.

¿Es chistoso, no? Durante décadas, el ser humano ha intentado replicar de manera artificial el funcionamiento del cerebro. Hoy vemos que, en algunos escenarios, puede resultar más sencillo usar directamente sus neuronas.