Científicos logran que neuronas humanas jueguen a Doom a través de un sistema biocomputacional
Dentro de una computadora experimental viven 200.000 neuronas humanas cultivadas en laboratorio. Al principio disparaban contra las paredes, pero meses después aprendieron a jugar Doom
Image: Gizmodo
Investigadores de Cortical Labs han conectado 200,000 neuronas humanas cultivadas en laboratorio a un sistema informático, permitiéndoles aprender a jugar Doom. Este experimento no solo demuestra la interacción entre biología y software, sino que también abre nuevas posibilidades para estudiar el aprendizaje y desarrollar computadoras biológicas.
- 01El sistema CL1 de Cortical Labs conecta neuronas humanas vivas a un entorno digital mediante impulsos eléctricos.
- 02Las neuronas aprendieron a jugar Pong antes de enfrentar el desafío de Doom, un videojuego más complejo.
- 03Cada unidad CL1 contiene más de 200,000 neuronas, que responden a patrones de estimulación eléctrica en lugar de imágenes.
- 04El avance radica en la creación de una interfaz que permite la interacción en tiempo real entre biología y software.
- 05Este experimento podría revolucionar el estudio de enfermedades neurológicas y la creación de sistemas informáticos inspirados en la biología.
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Científicos de Cortical Labs han desarrollado un sistema innovador, conocido como CL1, que conecta neuronas humanas cultivadas en laboratorio a un entorno digital, permitiéndoles aprender a interactuar con videojuegos. Inicialmente, las neuronas jugaron Pong, donde demostraron un aprendizaje adaptativo al mover una barra para evitar que la pelota saliera de la pantalla. Posteriormente, se enfrentaron al desafío de Doom, un videojuego más complejo que requiere interpretar múltiples estímulos y tomar decisiones rápidas. Aunque las neuronas juegan como principiantes, el verdadero avance del experimento es la interfaz que permite la comunicación en tiempo real entre biología y software. Esto abre la puerta a nuevas investigaciones sobre el aprendizaje y la plasticidad cerebral, así como a posibles aplicaciones en el estudio de enfermedades neurológicas y el desarrollo de computadoras biológicas que puedan aprender de manera autónoma.
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Este experimento podría transformar la forma en que se estudian las redes neuronales y el aprendizaje, lo que podría tener implicaciones significativas para la investigación en neurociencia.
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