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Como una de las áreas más prometedoras que surgirán de la convergencia biodigital, la bioinformática podría ahorrar enormes cantidades de energía y reducir drásticamente la huella ambiental de la IA.

El anuncio de la primera "computadora biológica" comercializada del mundo a principios de este año es el último avance en el campo emergente de la bioinformática que, se afirma, no solo reducirá drásticamente el consumo de energía para el procesamiento de inteligencia artificial (IA), sino que también podría dar lugar a una forma superior de inteligencia sobre las máquinas basadas en silicio.

La bioinformática fusiona materia biológica viva, cultivada en un laboratorio a partir de proteínas o ADN, con hardware electrónico. Esto crea sistemas de procesamiento «que consumen menos energía y aprenden de conjuntos de datos más pequeños que los ordenadores convencionales», según la empresa australiana responsable de este avance.

“Vamos a crear una nueva industria”, afirma el Dr. Fred Jordan, codirector ejecutivo de una empresa suiza de desarrollo de bioinformática que alquila su sistema electrofisiológico a empresas privadas para experimentos. “Va a revolucionar por completo la forma en que realizamos la computación”.

Regreso a los orígenes de la bioinformática

Un paso clave en este camino fue el descubrimiento (de John B. Gurdon y Shinya Yamanaka, galardonados conjuntamente con el Premio Nobel de 2012 ) de que las células humanas maduras pueden reprogramarse para desarrollar tejidos para cualquier otra parte del cuerpo, incluido el cerebro. Desde entonces, los neurocientíficos han cultivado células humanas para estudiar enfermedades cerebrales y comprender mejor su funcionamiento. Ahora, los investigadores pueden utilizar la misma tecnología para realizar cálculos.

“[Gurdon y Yamanaka] inventaron una forma de crear células madre neuronales directamente a partir de la piel”, explica Jordan. “Gracias a ello, podemos crear tantas neuronas cerebrales humanas como queramos. Nuestro objetivo, no médico, es puramente ingenieril: construir un nuevo tipo de procesador informático”. Su plataforma de biocomputación está compuesta por organoides cerebrales de aproximadamente 0,5 mm de diámetro, construidos a partir de 10 000 neuronas vivas, pero su escalabilidad es potencialmente infinita.

Jordan afirma: «Cuando creamos neuronas en el laboratorio, debemos detener la multiplicación para evitar que se multipliquen demasiado. Potencialmente, podríamos crear tejido nervioso de mil millones, cien mil millones o mil millones de neuronas sin mayores problemas ni grandes costes». En un artículo coescrito por él, Jordan explica que el concepto central consiste en utilizar neuronas vivas para realizar cálculos, de forma similar a como se utilizan actualmente las redes neuronales artificiales (RNA).

Si se perfecciona, este entrenamiento podría permitir que los organoides imiten la IA basada en silicio y sirvan como unidades de procesamiento con funciones similares a las CPU (unidades centrales de procesamiento) y GPU (unidades de procesamiento gráfico) actuales, afirma la compañía . "Si quieres hacer biocomputación, primero tienes que resolver el problema del entrenamiento", explica Jordan. "El entrenamiento significa modificar las conexiones sinápticas [entre células] para obtener el resultado necesario. Es exactamente el mismo problema que teníamos con las RNA hace 30 años. Sin embargo, la solución que se encontró para las RNA que dieron origen a la IA moderna y a ChatGPT no es aplicable a las biocomputadoras. Tenemos que encontrar una nueva forma de ajustar estas conexiones sinápticas".

Los científicos creen haberlo logrado estimulando células vivas cultivadas en laboratorio con pulsos electrónicos o sustancias químicas (como la dopamina) para activarlas o desactivarlas. Esto envía señales a la siguiente célula, formando nuevas vías y desencadenando respuestas de la misma manera que el cerebro humano aprende. «Se puede recompensar a las neuronas cuando hacen lo que se desea y castigarlas cuando no hacen lo que se espera. Esto reconfigura la red neuronal para producir el comportamiento adecuado», explica Jordan.

IA ambientalmente sostenible

Pero ¿por qué invertir en biocomputación? El principal interés reside en la enorme eficiencia energética que podría ofrecer en comparación con el procesamiento de IA basado en hardware existente. La empresa suiza afirma que la biocomputación es mil millones de veces más eficiente energéticamente que el hardware actual y afirma que su principal objetivo es desarrollar un sistema de biocomputación que consuma 100 000 veces menos energía que la necesaria para entrenar la IA generativa actual.

“La razón es que el tejido nervioso [del cerebro] es el resultado de 300 millones de años de evolución para optimizar el uso de la energía en el procesamiento de la información”, explica Jordan. “[Nuestra tecnología] es el resultado de esta optimización. Por lo tanto, desde una perspectiva de eficiencia energética, la biocomputación será superior porque se ha desarrollado durante milenios para funcionar de esta manera”.

En lugar de alimentar y refrigerar pilas de GPU en centros de datos, las empresas eventualmente construirían centros de datos compuestos de tejido nervioso, sugiere Jordan. «10 centímetros por 100 metros por 100 metros y millones de electrodos que hacen exactamente lo mismo, pero con un consumo de energía miles de veces menor», describe. «En este punto, la computación se vuelve totalmente económica [debido a los menores costos de energía] y sin impacto ambiental».

Quizás una forma de resolver este dilema: ¿cómo puede la IA ayudar a reducir las emisiones cuando consume tanta energía simplemente para funcionar? La biocomputación podría ser una de las soluciones.

Más inteligente que la informática clásica

Dado que utiliza las mismas neuronas que el cerebro humano, interconectadas de forma similar, una inteligencia biológica sintética también podría ser más inteligente para resolver ciertos tipos de problemas que la IA tradicional basada en silicio. «La inteligencia biológica sintética es inherentemente más natural que la IA, con el potencial de crear sistemas que exhiben formas de inteligencia más orgánicas y naturales», afirma el desarrollador australiano. Cita capacidades de aprendizaje como la generalización y la eficiencia del aprendizaje, «que la IA solo puede simular».

Algunos investigadores creen que las biocomputadoras construidas con células humanas pueden replicar mejor la función del cerebro humano y, por lo tanto, acelerar el descubrimiento de curas para enfermedades neurológicas como el Alzheimer. Un columnista de Forbes sugiere : «En el futuro, estas células podrían programarse para buscar biomarcadores que indiquen la presencia de una enfermedad. Las mismas células podrían producir en masa proteínas que podrían ayudar a tratarla».

Otros teorizan que formas de computadoras celulares, quizás construidas a partir de bacterias o micelio , podrían usarse para evaluar cambios en el entorno natural y brindar mejores soluciones para restaurar ecosistemas dañados. «Ese es un ámbito donde las computadoras convencionales prácticamente no pueden hacer nada», afirma un investigador del Centro Nacional de Biotecnología de España. «No se puede simplemente arrojar una computadora a un lago y que te indique el estado del medio ambiente».

Jordan enfatiza que nada de esto está probado. «Cualquier computación relacionada con la criptografía y el procesamiento numérico de big data no es adecuada para biocomputadoras», afirma. «Sin embargo, muchas de las cosas que se hacen con IA se pueden hacer igual de bien, o incluso mejor, con biocomputadoras, por la sencilla razón de que estas son neuronas, y la IA es solo una simulación de neuronas. Las biocomputadoras pueden hacer lo mismo, y probablemente mucho mejor».

Límites y desafíos, incluidos los éticos

Por supuesto, el hecho de que los sistemas de inteligencia biológica estén vivos (sustentados por sistemas de soporte vital que controlan la temperatura y otros factores) significa que también pueden desintegrarse y morir. En teoría, la materia cerebral podría sobrevivir tanto como el cerebro en los cuerpos humanos, lo que alcanza un máximo de unos 120 años, pero en la práctica es mucho menos. La empresa suiza ha logrado desarrollar sus organoides para que sobrevivan unos 200 días y afirma que incluso unas pocas horas son suficientes para la mayoría de los experimentos. El desarrollador australiano afirma que sus unidades sobreviven unos seis meses.

Otro desafío que enfrentan los primeros desarrolladores de sistemas bioinformáticos es ético. En la medida en que los sistemas están vivos y aprenden, surgen cuestiones de consciencia. Los científicos tienden a adoptar una perspectiva agnóstica. Si bien reconoce que la tecnología plantea inquietudes sobre la necesidad de regulación, la empresa australiana también cuestiona si alguna vez podrá ser consciente y opina que la bioinformática crea una forma de vida diferente a la animal o la humana. "Lo consideramos un enfoque mecánico e ingenieril para la inteligencia", afirma el director científico de la empresa . "Utilizamos el sustrato de la inteligencia, que son las neuronas biológicas, pero las ensamblamos de una manera nueva".

Jordan afirma que su empresa está dispuesta a debatir el concepto con comités de ética y académicos expertos, y comparte una opinión similar. «Presentamos la ciencia y ellos reflexionan sobre el impacto ético a largo plazo. ¿Cómo se comportará [una biocomputadora] con un tejido nervioso de un billón de neuronas? ¿Puede desarrollar consciencia? No tengo ni idea, porque no sé exactamente qué significa la consciencia».

¿Qué normas pueden ayudar?

Las normas existentes para IA y aprendizaje automático (AA) en TI son puntos de partida útiles. La norma ISO/IEC 5259 aborda aspectos de la calidad de los datos para análisis y AA. La norma ISO/IEC TS 4213 evalúa el rendimiento de la clasificación del aprendizaje automático. La norma ISO/IEC 15938, Parte 18, aborda la conformidad y el software de referencia para la compresión de redes neuronales. La norma ISO/IEC 24029 documenta la robustez de las redes neuronales.

En el futuro, podrían incorporarse consideraciones éticas. La IEC y la ISO han formado recientemente un comité conjunto de sistemas sobre convergencia biodigital, IEC/ISO JSyC BDC , que abordará estas cuestiones. Trabaja en una serie de estándares biodigitales panorámicos que abordan los sistemas vivos y la bioingeniería, incluido el bioprocesamiento.

La bioinformática aún se encuentra en etapas muy incipientes, pero se anticipan enormes avances. «El próximo gran salto que prevemos es el éxito en el entrenamiento», afirma Jordan. «Apostamos a que pasarán 10 años antes de que se logre la capacidad de entrenar [biocomputadoras]. Va a suceder, y una vez que lo logremos, cambiará muchas cosas. Será una forma alternativa de computación», concluye.

Fuente: etech.iec.ch