El experimento de una empresa australiana combina células cerebrales vivas y tecnología robótica para explorar una nueva forma de inteligencia artificial biológica
Un pequeño robot cuadrúpedo sobre una mesa de laboratorio, junto a un sistema de cultivo sellado. Foto: Tahir Xəlfəquliyev / Pexels
Pablo Javier Piacente
elperiodico.com/02 NOV 2026 19:06
Un equipo de la compañía australiana Cortical Labs ha conectado neuronas humanas cultivadas en laboratorio a un perro robótico capaz de orientarse hacia un objetivo. La demostración traslada la computación biológica de la pantalla al mundo físico y abre una posibilidad aún experimental: que redes de células vivas participen en el control de máquinas.
El sistema no es un cerebro completo ni un animal híbrido: su núcleo es un cultivo de neuronas mantenido sobre un chip de silicio. Las células se generan a partir de células madre pluripotentes inducidas y crecen en condiciones controladas. Según Brett Kagan, cofundador y consejero delegado de Cortical Labs, la prueba pretende mostrar que la actividad de ese tejido puede traducirse en acciones físicas, de acuerdo a un artículo publicado en Science Alert.
Una red biológica aprende pautas sencillas y maneja un robot
La comunicación se realiza mediante electrodos capaces de enviar y recibir señales eléctricas. El sistema transmite información del entorno al cultivo mediante estímulos y registra la actividad de las neuronas. Un programa interpreta esa respuesta y la convierte en órdenes para el perro, que puede desplazarse hacia el punto indicado, según explica el estudio publicado en arXiv.
Científicos de la empresa australiana Cortical Labs han conectado células cerebrales humanas a un robot capaz de orientarse hacia un objetivo y ejecutar movimientos sencillos. / Crédito: Cortical Labs.
La innovación se sustenta en el bucle de retroalimentación. El dispositivo recibe información sobre el resultado de sus movimientos y ajusta la estimulación que llega a las células. De esta manera, los investigadores exploran cómo una red biológica puede aprender pautas sencillas y orientar una máquina. Por el momento, el objetivo aparece en un mapa simple y no implica que el robot pueda desenvolverse en la calle o reaccionar ante situaciones complejas.
Estudios previos: el contexto del experimento
La experiencia prolonga una línea de trabajo que Cortical Labs desarrolla desde hace años. La empresa ya había mostrado cultivos neuronales capaces de interactuar con videojuegos como Pong y Doom. En aquellas pruebas, las células recibían estímulos relacionados con lo que ocurría en pantalla y su actividad servía para controlar elementos del juego. El nuevo paso consiste en llevar ese principio a un cuerpo robótico.
Cortical Labs también ha colaborado en una investigación sobre navegación neuronal: se trata de experimentos con agentes que recorren un escenario virtual en forma de cuadrícula para encontrar una recompensa. Los investigadores probaron cerca de 1.300 combinaciones de parámetros durante más de 4.000 horas de interacción. Doce configuraciones mostraron un aprendizaje consistente y, en las condiciones del ensayo, algunas superaron a sistemas de aprendizaje por refuerzo basados en silicio.
Las células cerebrales, cultivadas sobre un chip de silicio, reciben estímulos y generan señales que permiten al dispositivo orientarse hacia un objetivo. / Crédito: Cortical Labs.
La ventaja de integrar sistemas vivos
Más allá de estos adelantos, los autores reconocen que el entorno era sencillo y que aún no se ha demostrado que el método pueda gestionar entradas sensoriales complejas, como las que afrontaría un robot en condiciones reales.
¿Por qué recurrir a neuronas vivas? Los investigadores buscan una alternativa a los procesadores convencionales, que combine eficiencia energética, adaptación y aprendizaje. El cerebro humano realiza tareas complejas con un consumo energético reducido, en tanto que las redes neuronales biológicas procesan información de manera distinta a los circuitos digitales. Sin embargo, mantener vivas las células exige controlar su entorno, mientras que comunicarse con ellas de forma estable requiere ajustar los estímulos y la lectura de sus respuestas.
Un largo camino por recorrer hacia una inteligencia artificial biológica
A largo plazo, la tecnología podría servir para robots destinados a lugares remotos o peligrosos, donde adaptarse a circunstancias cambiantes sería útil. También se investiga si estos cultivos pueden retener información y durante cuánto tiempo. Por ahora, los responsables reconocen que los sistemas son lentos, poco eficientes y están lejos de resolver tareas complejas. Antes de pensar en máquinas autónomas gobernadas por neuronas, será necesario ampliar los cultivos, acelerar el entrenamiento y demostrar que los resultados son reproducibles.
El perro robot es una prueba de concepto que demuestra que células humanas cultivadas pueden contribuir al control de una máquina. La frontera que explora Cortical Labs está entre dos formas de computación, la biológica y la electrónica, que poco a poco empiezan a trabajar juntas.
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Referencia
Embodied Neurocomputation: A Framework for Interfacing Biological Neural Cultures with Scaled Task-Driven Validation. Johnson Zhou et al. arXiv (2026). DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.13315
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Fuente: Levante - EMV, en:
