✨︎ Resumen (TL;DR):
- Científicos de Princeton crearon un dispositivo 3D que integra neuronas vivas con una malla electrónica microscópica.
- El sistema operó por más de seis meses y busca resolver el alto consumo de energía de la inteligencia artificial.
- La tecnología logró entrenar un algoritmo capaz de reconocer patrones eléctricos espaciales y temporales.
Un equipo de la Universidad de Princeton presentó un dispositivo 3D que fusiona decenas de miles de neuronas vivas con una malla electrónica integrada. El estudio, publicado en Nature Electronics el 23 de abril, propone un modelo de computación biohíbrida diseñado para resolver el alto consumo energético del hardware de inteligencia artificial.
A diferencia de los chips bidimensionales o los clusters 3D tradicionales, el equipo de Princeton construyó el hardware desde adentro hacia afuera. Fabricaron una malla tridimensional de cables metálicos microscópicos y electrodos, recubierta por un epoxi flexible para interactuar con el tejido biológico.
Las neuronas crecieron directamente sobre esta estructura, formando una red funcional de alta densidad. Este diseño permitió a los investigadores estimular y registrar la actividad neuronal con mayor precisión que los métodos anteriores.
Durante más de seis meses, el equipo experimentó fortaleciendo y debilitando las conexiones entre las células. Finalmente, lograron entrenar un algoritmo capaz de distinguir patrones eléctricos espaciales y temporales.
La investigación comenzó como un proyecto de neurociencia básica, pero sus creadores identificaron rápidamente su potencial comercial para el hardware de IA.
“El verdadero cuello de botella para la inteligencia artificial en el futuro cercano es la energía”, afirmó Tian-Ming Fu, profesor asistente de ingeniería eléctrica y computacional de la institución. “Nuestro cerebro consume solo una pequeña fracción, alrededor de una millonésima parte, de la energía que consumen los sistemas de IA actuales para realizar tareas similares”.
Computación biológica frente a la electrónica pura
La computación biohíbrida es un modelo de ingeniería que combina tejido biológico vivo con circuitos convencionales para el procesamiento de datos. Esta tecnología de Princeton supera otros esfuerzos recientes, como los de la Universidad Northwestern, al incrustar la electrónica directamente dentro de la red viva para ganar control en alta resolución.
El investigador principal, Kumar Mritunjay, destacó que este tipo de sistemas “no solo ayudan a descubrir los secretos de computación del cerebro, sino que también pueden ayudar a comprender y posiblemente tratar enfermedades neurológicas”.
El laboratorio proyecta escalar esta plataforma para manejar cargas de trabajo cada vez más complejas, con aplicaciones directas en:
- Diseño de chips neuromórficos.
- Pruebas avanzadas de medicamentos.
- Desarrollo de interfaces cerebro-máquina de nueva generación.
El sistema de Princeton materializa una arquitectura de cómputo donde la eficiencia térmica y energética del cerebro humano asume el trabajo pesado del procesamiento digital contemporáneo.
