Redacción / Grupo Marmor
La empresa australiana Cortical Labs ha dado un paso sin precedentes en la computación al presentar el primer ordenador biológico del mundo, denominado CL1.
Esta innovación fusiona células cerebrales humanas con hardware de silicio, creando la primera Inteligencia Biológica Sintética (SBI) de la historia.
El CL1 representa un avance significativo en el mundo de la inteligencia artificial, ya que ofrece una capacidad de aprendizaje y adaptación mucho más dinámica que los chips de silicio convencionales.
Además, su eficiencia energética es notable, con un consumo de entre 850 y 1.000 W por rack, muy inferior al de las granjas de servidores tradicionales.
Este dispositivo emplea neuronas humanas cultivadas sobre un chip de silicio, las cuales pueden formar conexiones y procesar información de manera autónoma. Cortical Labs ya había demostrado el potencial de esta tecnología con el experimento DishBrain, en el que enseñaron a células cerebrales a jugar al videojuego Pong mediante estímulos eléctricos.
Para facilitar el acceso a esta tecnología, Cortical Labs introduce el concepto de “Wetware-as-a-Service” (WaaS), permitiendo que investigadores y empresas accedan al CL1 de manera remota a través de la nube. Esto promete revolucionar la investigación en fármacos, medicina y desarrollo de IA.
El CL1 podría cambiar la investigación médica al permitir el estudio de enfermedades neurológicas como el Alzheimer y la epilepsia sin necesidad de ensayos en animales.
Además, el equipo de Cortical Labs trabaja en el desarrollo de un “Cerebro Mínimo Viable”, un modelo simplificado para mejorar la comprensión de la inteligencia biológica.
Si bien el CL1 es una innovación prometedora, también plantea importantes cuestionamientos éticos. Su capacidad para emular procesos cognitivos humanos ha generado debates sobre su regulación y uso responsable. La empresa está colaborando con entidades regulatorias para garantizar un desarrollo ético de esta tecnología.
El CL1 marca el inicio de una nueva era en la computación biológica. Con su eficiencia energética, su capacidad de aprendizaje y su potencial en el campo de la medicina, esta tecnología podría redefinir el futuro de la inteligencia artificial y la investigación científica.