{"id":7464,"date":"2026-03-04T18:08:31","date_gmt":"2026-03-04T16:08:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.schooler.org.ua\/uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih\/"},"modified":"2026-03-04T18:08:31","modified_gmt":"2026-03-04T16:08:31","slug":"uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.schooler.org.ua\/es\/uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih\/","title":{"rendered":"Las c\u00e9lulas cerebrales humanas ahora juegan ‘Doom’: un salto hacia la computaci\u00f3n org\u00e1nica"},"content":{"rendered":"

Investigadores de Cortical Labs en Australia han logrado un hito importante en la biocomputaci\u00f3n: una computadora alimentada por c\u00e9lulas cerebrales humanas cultivadas en laboratorio ahora puede jugar el cl\u00e1sico videojuego Doom<\/em>. Si bien todav\u00eda no es un jugador profesional, esto representa un gran paso adelante en el desarrollo de tecnolog\u00edas org\u00e1nicas h\u00edbridas que combinan sistemas biol\u00f3gicos y basados \u200b\u200ben silicio. <\/p>\n

Del Pong a los shooters en primera persona<\/h3>\n

El avance se basa en trabajos anteriores con “DishBrain”, una biocomputadora anterior que utilizaba aproximadamente 800.000 neuronas humanas. DishBrain demostr\u00f3 el potencial de estos circuitos biol\u00f3gicos al aprender con \u00e9xito a jugar Pong<\/em> en 2021. Sin embargo, Doom<\/em>, con sus im\u00e1genes din\u00e1micas y demandas en tiempo real, plante\u00f3 un desaf\u00edo mucho mayor. <\/p>\n

La innovaci\u00f3n clave radica en el nuevo “CL1” de Cortical Labs, que, seg\u00fan afirman, es la primera computadora biol\u00f3gica desplegable del mundo. La interfaz abierta de CL1, programable a trav\u00e9s de Python, permiti\u00f3 al desarrollador independiente Sean Cole adaptar la biocomputadora para interpretar datos visuales de Doom<\/em> como patrones de estimulaci\u00f3n el\u00e9ctrica para las neuronas. <\/p>\n

Por qu\u00e9 esto es importante: m\u00e1s all\u00e1 de los juegos<\/h3>\n

La capacidad de ejecutar Doom<\/em> es m\u00e1s que una simple tecnolog\u00eda. Demuestra la capacidad de la biocomputadora para un aprendizaje adaptativo y dirigido a objetivos en tiempo real, un requisito fundamental para aplicaciones m\u00e1s complejas. El aprendizaje autom\u00e1tico tradicional a menudo requiere conjuntos de datos masivos y potencia computacional; Este enfoque biol\u00f3gico sugiere una posible alternativa que podr\u00eda ser m\u00e1s eficiente en determinadas tareas. <\/p>\n

Las implicaciones a largo plazo se extienden mucho m\u00e1s all\u00e1 de los juegos. Cortical Labs imagina biocomputadoras que alimenten miembros rob\u00f3ticos, ejecuten programas digitales o incluso manejen tareas computacionales especializadas que sobrecargan los sistemas convencionales basados \u200b\u200ben silicio. <\/p>\n

El camino por delante<\/h3>\n

La biocomputadora actual todav\u00eda pierde frecuentemente en Doom<\/em>, pero funciona mejor que el juego aleatorio. Los investigadores anticipan r\u00e1pidas mejoras a medida que evolucionan los algoritmos. La velocidad del CL1 para alcanzar este nivel tambi\u00e9n super\u00f3 a los t\u00edpicos sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico basados \u200b\u200ben silicio. <\/p>\n

\n

“Este fue un hito importante, porque demostr\u00f3 un aprendizaje adaptable y dirigido a objetivos en tiempo real”, dijo Brett Kagan, director cient\u00edfico y director de operaciones de Cortical Labs. <\/p>\n<\/blockquote>\n

Este logro pone de relieve una tendencia creciente en la inform\u00e1tica bioh\u00edbrida, donde las c\u00e9lulas vivas se integran con sistemas artificiales. El futuro de este campo depende de perfeccionar a\u00fan m\u00e1s la interfaz entre las neuronas y las entradas digitales, as\u00ed como de ampliar las redes neuronales para obtener una mayor potencia de procesamiento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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