Neuronas humanas vivas aprendieron a jugar Doom al ser integradas en una computadora biológica desarrollada por la empresa australiana Cortical Labs, un experimento que representa un nuevo avance en el campo de la biocomputación.
La compañía, que en 2022 sorprendió al mostrar que neuronas humanas podían aprender a jugar Pong, decidió llevar el experimento a un nivel más complejo con Doom, uno de los videojuegos clásicos de disparos en primera persona.
Para realizarlo, Cortical Labs utilizó una plataforma conectada en red de sus computadoras CL1, cada una equipada con más de 200 mil neuronas humanas vivas.
A diferencia de un jugador convencional, las neuronas no observan directamente la pantalla. El sistema les proporciona patrones de estimulación eléctrica relacionados con lo que ocurre dentro del videojuego y registra sus respuestas para que puedan modificar su comportamiento.
El director científico de Cortical Labs, Brett Kagan, explicó que mientras conseguir que las neuronas aprendieran a jugar Pong tomó alrededor de 18 meses, en el caso de Doom el aprendizaje inicial se consiguió en menos de una semana.
La diferencia radica en la complejidad del videojuego. Mientras en Pong existe una relación relativamente sencilla entre el movimiento de la pelota y la posición que debe adoptar la barra, Doom implica un entorno mucho más impredecible, con movimiento, enemigos y múltiples estímulos.
Kagan reconoció que su desempeño es similar al de un principiante que nunca ha utilizado una computadora y que las células son eliminadas con frecuencia dentro del juego. Sin embargo, el dato relevante es que continúan aprendiendo a partir de la experiencia.
Según Cortical Labs, uno de los principales avances consiste en haber desarrollado una interfaz que permite que el tejido biológico y el software interactúen en tiempo real, intercambiando información mediante impulsos eléctricos.
El experimento abre posibilidades que van mucho más allá de los videojuegos. La integración de neuronas activas con sistemas digitales podría utilizarse para investigar los mecanismos de aprendizaje y plasticidad neuronal, además de explorar nuevas formas de computación inspiradas en el funcionamiento del cerebro.
La investigación ya comienza a extenderse al ámbito académico. La empresa tecnológica Reply y la Universidad de Milán anunciaron una colaboración para estudiar la computación biológica mediante la plataforma CL1.
