En el pasado ha habido muchos intentos de hacer que la informática se parezca más a un cerebro, pero un proyecto innovador va más allá al combinar tejido cerebral humano con componentes electrónicos.
Un grupo de científicos ha creado un organoide denominado 'Brainoware' que simula la estructura y funcionamiento del cerebro humano y, mediante inteligencia artificial, es capaz de reconocer el habla humana.
Los organoides son versiones en tres dimensiones de los órganos humanos que se fabrican, mediante métodos de cultivo celular, en los laboratorios.
El hallazgo, publicado en la revista Nature Electronics, consiste en un sistema informático híbrido formado por 'hardware' electrónico y un organoide cerebral capaz de realizar tareas como el reconocimiento del habla humana.
Brainoware está formado por una serie de organoides cerebrales conectados a microelectrodos de alta intensidad. La estimulación eléctrica que transmiten estos elementos aportan información al tejido cerebral, que actúa a modo de reservorio en el que se procesa la información. Tanto en el proceso de entrada como en el de salida emplea hardware convencional. Eso sí, se trata de un diseño muy básico.
Este ‘cerebro’ artificial recibe entradas mediante estimulación eléctrica y envía salidas a través de la actividad neuronal. El organoide lleva incorporado un tipo de red neuronal artificial conocida como ‘computación de reservorio’, capaz de capturar y recordar información. Los autores demostraron la capacidad de su descubrimiento para el reconocimiento del habla.
En este caso, el sistema informático tuvo que reconocer los sonidos vocálicos japoneses de un individuo entre las voces de otras ocho personas (se utilizaron 240 clips de audio).
El sistema mejoró con el entrenamiento y alcanzó una precisión aproximada del 78%, indica el estudio.
Posteriormente, solicitaron a Brainoware que predijera un mapa de Hénon. En concreto, se trata de un sistema dinámico que refleja un comportamiento caótico. Para ello, dejaron que aprendiera sin supervisión durante cuatro días. Aquí vino la mayor sorpresa, ya que la computadora fue capaz de realizar la tarea con mayor precisión que una red neuronal artificial no equipada con una unidad de memoria a corto plazo. De hecho, fue capaz de igualar sus resultados requiriendo un 90% menos de tiempo de entrenamiento.
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