¿Puede un único chip electrónico comportarse como varias neuronas del cerebro y cambiar de “personalidad” según lo que necesite en cada momento? Un grupo de científicos cree que sí, y acaba de presentar un dispositivo que suena a ciencia ficción, pero es muy real: una neurona artificial “camaleón” que imita con gran precisión la actividad de distintos tipos de neuronas del cerebro.
El avance lo firman investigadores de la Universidad de Loughborough (Reino Unido), junto con el Instituto Salk y la Universidad del Sur de California. Su objetivo no es crear un robot “con alma”, pero sí dar un paso importante hacia máquinas que perciban y reaccionen al entorno de forma más parecida a los seres vivos.
Qué han creado exactamente estos científicos
En lugar de construir un gran cerebro artificial, el equipo se ha centrado en la unidad básica: una sola neurona, pero muy especial. La llaman transneurona porque puede “transformarse” y adoptar el comportamiento de diferentes neuronas biológicas.
En el cerebro, no todas las neuronas hacen lo mismo. Algunas procesan lo que se ve, otras planifican movimientos y otras controlan la ejecución de esos movimientos. Lo que han logrado los investigadores es un chip que puede imitar neuronas de varias de esas zonas cambiando solo sus ajustes eléctricos, sin cambiar el hardware.
Dicho de forma sencilla: es como si una única pieza pudiera funcionar hoy como neurona de la vista, mañana como neurona del movimiento y pasado mañana como neurona de planificación, simplemente moviendo “ruedas” de voltaje, temperatura o resistencia.
Copiando al cerebro de un macaco
Para comprobar que no se trataba de una simple teoría, el equipo utilizó registros reales de actividad cerebral de macacos. En esos animales, se habían medido los pequeños impulsos eléctricos (los “disparos”) de neuronas en tres zonas diferentes:
- Una región visual, que interpreta las imágenes y el movimiento.
- Una región motora, que participa en el control de los movimientos.
- Una región premotora, que ayuda a planificar la acción antes de ejecutarla.
Cada una de estas áreas genera patrones de impulsos distintos: a veces muy regulares, a veces caóticos, a veces en ráfagas de disparos seguidas de silencios.
Los investigadores alimentaron la transneurona con señales eléctricas y fueron ajustando sus parámetros. El resultado: el chip reprodujo los mismos patrones de disparo que se habían observado en las neuronas reales, con una similitud que en algunos casos llegó a ser prácticamente total según los análisis estadísticos que realizaron.
No solo se trata de que los gráficos “se parezcan”. Lo relevante es que el ritmo, la irregularidad y la manera en que los pulsos aparecen y desaparecen coinciden con los de una neurona biológica, algo clave si se quieren construir sistemas que funcionen de forma realmente parecida a un cerebro.
No es un simple “reproductor”: también procesa información
Hay otro detalle importante: la transneurona no está reproduciendo una grabación fija, como un vídeo que se pone en bucle. Responde a lo que se le envía en tiempo real.
Cuando el equipo modificaba la señal de entrada (más fuerte, más suave, más rápida…), el ritmo de disparo del chip cambiaba. Es lo mismo que hace una neurona real cuando recibe un estímulo más intenso o más débil.
Además, cuando se le enviaban dos señales distintas a la vez, la respuesta de la transneurona dependía de cómo coincidían esas señales en el tiempo. Si llegaban casi a la vez, disparaba de una forma; si estaban desfasadas, lo hacía de otra. Eso significa que el dispositivo integra información, algo que en otros sistemas electrónicos suele exigir varias unidades conectadas entre sí.
En resumen: no es una imitación rígida, sino un pequeño sistema que procesa y “entiende” señales eléctricas de forma muy parecida a una neurona viva.
El truco físico: un componente que “recuerda” la electricidad
En el corazón de esta neurona artificial hay un componente poco conocido por el público general, pero muy popular en los laboratorios: un memristor.
Un memristor es algo así como una resistencia con memoria. En lugar de tener siempre el mismo valor, su comportamiento cambia según la corriente que ha pasado por él en el pasado. Es como un grifo que no solo regula el agua que sale ahora, sino que también “recuerda” cuánta agua salió antes y ajusta su caudal en función de ello.
En este caso, el memristor está hecho con átomos de plata que forman y rompen pequeñísimos puentes conductores cuando se les aplica electricidad. Esos puentes se crean y se destruyen de forma dinámica, generando picos de corriente que actúan como los impulsos de una neurona.
Al cambiar el voltaje, la temperatura o la resistencia externa, el chip entra en diferentes modos de disparo: más ordenados, más caóticos, en ráfagas… Esa riqueza de comportamientos es la que permite que una sola transneurona copie a varias neuronas biológicas distintas, solo tocando sus “controles” eléctricos.
¿Para qué serviría esto en la práctica?
Aunque el experimento se ha hecho con un único chip, los propios autores reconocen que el siguiente paso lógico es conectar muchas transneuronas entre sí, como si fueran piezas de Lego, para formar redes más complejas. Su visión es construir, con el tiempo, algo parecido a un “córtex en un chip”.
Las posibles aplicaciones que se plantean son varias:
1. Robots que reaccionen de forma más natural
Un robot dotado de una red de estas neuronas podría procesar señales de sus sensores (cámaras, micrófonos, sensores de tacto) de una manera más parecida al sistema nervioso. Eso se traduciría en:
- Movimientos más fluidos y menos “robóticos”.
- Mejor capacidad de adaptación cuando cambia el entorno.
- Reacciones más rápidas ante situaciones imprevistas, sin depender tanto de la nube.
2. Dispositivos de bajo consumo para IA
El cerebro humano logra un rendimiento increíble utilizando muy poca energía comparado con los grandes centros de datos actuales. Los memristores, al combinar memoria y cálculo en el mismo sitio, podrían permitir chips especializados mucho más eficientes para ciertas tareas de Inteligencia Artificial, especialmente en dispositivos que funcionen lejos de grandes servidores (drones, vehículos autónomos, dispositivos médicos, etc.).
3. Interfaces con el sistema nervioso y nueva neurociencia
En el futuro, dispositivos de este tipo podrían servir como interfaces más naturales con el sistema nervioso humano, ayudando a mejorar prótesis, a restaurar funciones perdidas o a estudiar mejor cómo distintas redes neuronales generan fenómenos complejos como la percepción o la toma de decisiones.
Por ahora, esto sigue en el terreno de la investigación básica, pero la tecnología apunta a herramientas nuevas tanto para la medicina como para la ciencia del cerebro.
¿Debemos temer a robots “con conciencia”?
La idea de una neurona artificial que se comporta como las del cerebro puede despertar temores o fantasías sobre robots conscientes o “con alma”. Los propios investigadores son claros en este punto: no estamos ni de lejos en ese escenario.
Lo que se ha logrado es que un componente electrónico se comporte de forma muy parecida a una neurona individual y que pueda cambiar de tipo. Pero un cerebro humano está formado por miles de millones de neuronas, conectadas de manera extremadamente compleja, y la conciencia sigue siendo un fenómeno que la ciencia no termina de comprender.
Este avance no crea conciencia artificial, pero sí acorta la distancia entre los ordenadores actuales y la forma en que funciona el tejido nervioso. Es un ladrillo muy sofisticado para construir nuevas máquinas, no un cerebro completo.
Un pequeño paso en el laboratorio, un gran salto para el hardware de IA
En conjunto, la transneurona representa un paso importante en una tendencia que se está consolidando: dejar de limitar la Inteligencia Artificial al software y empezar a transformar también el hardware.
Si el siglo XX fue el de los transistores y los microprocesadores generales, el XXI podría ser el de los chips inspirados directamente en el cerebro, capaces de aprender, adaptarse y funcionar con una fracción de la energía que consumen los sistemas actuales.
Queda mucho por recorrer, pero la neurona electrónica que imita al macaco ya está sobre la mesa. Y, con ella, una nueva forma de entender cómo podría pensar y sentir la tecnología del futuro.
