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Un minicerebro sintético hecho de neuronas humanas y de ratón ha aprendido con éxito a jugar el videojuego «Pong» después de que los investigadores lo conectaran a una matriz de electrodos controlada por computadora. Es la primera vez que células cerebrales aisladas de un organismo completan una tarea como esta, lo que sugiere que tal capacidad de aprendizaje no se limita a cerebros completamente intactos encerrados dentro de cráneos de animales.
En el nuevo estudio, los investigadores desarrollaron una red de neuronas sintéticas sobre filas de electrodos alojados dentro de un pequeño contenedor, al que llamaron DishBrain. Un programa de computadora envió señales eléctricas que activaron regiones específicas de las neuronas. Estas señales le decían a las neuronas que «jugaran» al videojuego retro «Pong», que consiste en golpear un punto en movimiento, o «bola», con una pequeña línea, o «remar», en 2D. El programa de computadora del investigador luego canalizó los datos de rendimiento a las neuronas a través de señales eléctricas, que informaron a las células si habían golpeado o fallado la pelota.
Los investigadores descubrieron que, en solo cinco minutos, las neuronas ya habían comenzado a alterar la forma en que movían la paleta para aumentar la frecuencia con la que golpeaban la pelota. Esta es la primera vez que se le enseña a una red neuronal biológica hecha por el hombre a completar de forma independiente una tarea orientada a un objetivo, escribieron los investigadores en un nuevo artículo publicado el 12 de octubre en la revista. Neurona (se abre en una pestaña nueva).
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El nuevo estudio es el primero en «buscar, crear, probar y aprovechar explícitamente la inteligencia biológica sintética», dijo a WordsSideKick.com el autor principal del estudio, Brett Kagan, director científico de Cortical Labs, una empresa privada en Melbourne, Australia. Los investigadores esperan que su trabajo pueda ser el trampolín para una nueva área de investigación.
minicerebros
El hardware DishBrain, que fue desarrollado por Cortical Labs, consiste en un pequeño contenedor circular, de alrededor de 2 pulgadas (5 centímetros) de ancho, que está revestido con una matriz que contiene 1024 electrodos activos que pueden enviar y recibir señales eléctricas. Los investigadores introdujeron una combinación de neuronas humanas y de ratón encima de estos electrodos. Los investigadores persuadieron a las neuronas para que desarrollaran nuevas conexiones y vías hasta que se transformaron en una compleja red de cerebro células que cubrieron completamente los electrodos.
Las células de ratón se cultivaron a partir de pequeñas neuronas extraídas de embriones en desarrollo. Las neuronas humanas se crearon usando pluripotentes Células madre — células en blanco capaces de convertirse en cualquier otro tipo de célula — que se derivaron de células sanguíneas y de la piel donadas por voluntarios.
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En total, la red neuronal contenía alrededor de 800.000 neuronas, dijo Kagan. Por contexto, esto es aproximadamente la misma cantidad de neuronas que hay en el cerebro de una abeja, agregó. Aunque la red neuronal sintética era similar en tamaño a los cerebros de pequeños invertebrados, su estructura 2D simple es mucho más básica que los cerebros vivos y, por lo tanto, tiene un poder de cómputo ligeramente reducido en comparación con los cerebros vivos, dijo Kagan.
Jugando el juego
Durante los experimentos, los investigadores utilizaron un programa informático novedoso, conocido como DishServer, combinado con los electrodos dentro de DishBrain para crear un «mundo de juego virtual» en el que las neuronas podían jugar «Pong», dijo Kagan. Esto puede parecer de alta tecnología, pero en realidad no es muy diferente de jugar un videojuego en un televisor.
Usando esta analogía, la matriz de electrodos se puede considerar como la pantalla de un televisor, en la que cada electrodo individual representa un píxel en la pantalla; el programa de computadora puede considerarse como el disco del juego que proporciona el código para jugar el juego; la interfaz neurona-electrodo dentro de DishBrain puede considerarse como la consola de juegos y los controladores que facilitan el juego; y las neuronas pueden considerarse como la persona que juega el juego.
Cuando el programa de computadora activa un electrodo en particular, ese electrodo genera una señal eléctrica que las neuronas pueden interpretar, similar a cómo se enciende un píxel en una pantalla y se vuelve visible para una persona que juega un juego. Al activar múltiples electrodos en un patrón, el programa puede crear una forma, en este caso una pelota, que se mueve a través de la matriz o «pantalla de TV».
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Una sección separada de la matriz monitorea las señales eléctricas emitidas por las neuronas en respuesta a las señales de la «bola». Estas señales neuronales pueden ser interpretadas por el programa de computadora y utilizadas para maniobrar la paleta en el mundo del juego virtual. Esta región de la interfaz neurona-electrodo puede considerarse como el controlador del juego.
Si las señales neuronales reflejan las que mueven la pelota, entonces la paleta golpeará la pelota. Pero si las señales no coinciden, se perderá. El programa de computadora emite una segunda señal de retroalimentación a las neuronas de control para decirles si han golpeado la pelota o no.
enseñando neuronas
La señal de retroalimentación secundaria se puede considerar como un sistema de recompensa que el programa de computadora usa para enseñar a las neuronas a mejorar al golpear la pelota.
Sin el sistema de recompensas, sería muy difícil reforzar el comportamiento deseable, como golpear la pelota, y desalentar el comportamiento desfavorable, como fallar la pelota. Dejadas a su suerte, las neuronas en DishBrain moverían la paleta al azar sin tener en cuenta dónde está la pelota porque no les importa a las neuronas si golpean la pelota o no.
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Para solucionar este problema, los investigadores recurrieron a una teoría conocida como el principio de la energía libre, «que propone que las células en este nivel traten de minimizar la imprevisibilidad en su entorno», dijo el coautor del estudio Karl Friston, neurocientífico teórico del University College London. en el Reino Unido, dijo en un declaración (se abre en una pestaña nueva). Friston fue el primer investigador en presentar la idea del principio de la energía libre en un artículo de 2009 publicado en la revista Tendencias en ciencia cognitiva (se abre en una pestaña nueva).
En cierto sentido, «las neuronas están tratando de crear un modelo predecible del mundo», dijo Kagan a WordsSideKick.com. Aquí es donde entra en juego la señal de retroalimentación secundaria, que le dice a las neuronas si han golpeado o fallado la pelota.
Cuando las neuronas han golpeado con éxito la pelota, la señal de retroalimentación se envía con un voltaje y una ubicación similares a las señales utilizadas por la computadora para mover la pelota. Pero cuando las neuronas han perdido la pelota, la señal de retroalimentación golpea con un voltaje aleatorio y en múltiples ubicaciones. Según el principio de la energía libre, las neuronas quieren minimizar la cantidad de señales aleatorias que reciben, por lo que comienzan a cambiar la forma en que mueven la «paleta» en relación con la «pelota».
A los cinco minutos de recibir esta retroalimentación, las neuronas aumentaban la frecuencia con la que golpeaban la pelota. Después de 20 minutos, las neuronas pudieron encadenar jugadas cortas en las que continuamente golpeaban la pelota mientras rebotaba en las «paredes» del juego. Puedes ver lo rápido que progresaron las neuronas en este simulación en línea.
