Un perro robot se mueve guiado por neuronas humanas vivas cultivadas en un chip

Sobre un chip de silicio con electrodos microscópicos crece un cultivo de neuronas humanas vivas. Esas células, conectadas a un programa informático, lograron algo concreto: guiar a un perro robot hasta un punto marcado en un mapa simple. Lo hizo un equipo de la compañía australiana Cortical Labs, que presenta el experimento como una primera prueba.

Conviene precisar qué es y qué no es el sistema. No se trata de un cerebro completo ni de un animal híbrido, sino de un cultivo de neuronas humanas conectado a un chip, capaz de recibir y enviar señales eléctricas que acaban convertidas en movimiento real. Las neuronas se generan a partir de células madre pluripotentes inducidas y crecen directamente sobre la superficie de silicio.

Los electrodos permiten una comunicación en dos direcciones: envían estímulos eléctricos a las células y registran la actividad que ellas producen como respuesta. Un programa interpreta esa señal y la traduce en órdenes para el robot, que se desplaza hacia el punto indicado. La clave está en el bucle de retroalimentación: el dispositivo informa a las neuronas del resultado de cada movimiento, y esa información ajusta la siguiente estimulación. Así, la red biológica va encontrando patrones que le permiten dirigir la máquina con más precisión.

Brett Kagan, cofundador y director ejecutivo de Cortical Labs, describió el perro como una demostración simple de cómo el progreso en sistemas biológicos puede aplicarse también al mundo real. Y la capacidad actual es, en efecto, modesta: el robot solo logra orientarse hacia un objetivo dentro de un entorno controlado y sencillo. No implica que pueda moverse por una calle ni reaccionar ante imprevistos complejos.

El experimento se apoya en trabajo previo de la compañía, que ya había mostrado que cultivos de neuronas podían interactuar con videojuegos como Pong y Doom, recibiendo estímulos según lo que ocurría en pantalla y modificando su actividad en consecuencia. Cortical Labs también participó en una investigación paralela con el Instituto de Investigación Honda en Europa, centrada en un entorno virtual: un agente debía recorrer una cuadrícula para hallar una recompensa, guiado por las mismas señales entre chip y neuronas. Ese estudio acumuló más de 4.000 horas de interacción y evaluó cerca de 1.300 combinaciones de estimulación para identificar cuáles generaban un aprendizaje más consistente.

Daniel Tanneberg, científico sénior de Honda Research Institute Europe, afirmó que la colaboración permite investigar enfoques fundamentalmente distintos para agentes inteligentes, aunque reconoció que usar células vivas como base computacional conlleva muchos desafíos.

La motivación de fondo es la eficiencia energética: el cerebro humano resuelve tareas complejas con un consumo mucho menor que los sistemas informáticos actuales. Pero el tejido vivo trae dificultades propias. Mantener las neuronas en condiciones adecuadas, lograr una comunicación estable con ellas y entender cómo retienen información siguen siendo obstáculos pendientes. Johnson Zhou, ingeniero de software de Cortical Labs, lo resumió así: no basta con cultivar neuronas sobre silicio, hay que encontrar formas confiables de comunicarse con sistemas biológicos, entrenarlos y entender qué enfoques dan resultados consistentes.

Kagan sostiene que, a largo plazo, esta tecnología podría apoyar robots y sistemas autónomos que deban decidir en entornos reales impredecibles, ya que los robots actuales dominan el control físico pero todavía fallan al decidir dónde y cuándo actuar ante condiciones cambiantes. Los propios responsables admiten, sin embargo, que el sistema sigue siendo lento y poco eficiente, lejos de resolver tareas complejas de forma autónoma.