INTELIGENCIA EN UN TUBO DE ENSAYO
Desarrollan inteligencia artificial dentro de un tubo de ensayo - Científicos del Caltech fabrican una red neuronal de ADN que recupera recuerdos, a partir de patrones parciales, de manera similar a como lo hace el cerebro - Un equipo de especialistas en ciencias computacionales y bioingeniería del Instituto de Tecnología de California (Caltech), en Estados Unidos, ha conseguido crear inteligencia artificial en un tubo de ensayo, en lugar de en un robot o en un chip de silicio. Para hacerlo, crearon una red neuronal de ADN, formada por cuatro neuronas, y la sometieron a un juego de “adivinación”. Los resultados obtenidos han demostrado la capacidad de dicha red neuronal para tomar un patrón incompleto y deducir lo que dicho patrón representa, una capacidad que constituye una de las características únicas del cerebro. Aunque la tecnología aún está muy verde, en un futuro, el desarrollo de sistemas bioquímicos con inteligencia artificial podría tener importantes aplicaciones en medicina, química e investigación biológica, aseguran los investigadores. Por Yaiza Martínez - Fuente: Caltech.
La inteligencia artificial, que es la rama de las ciencias de la computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos, ha servido de inspiración a incontables libros y películas, y también a científicos e ingenieros.
Ahora, especialistas en ciencias computacionales, en computación y sistemas neuronales, y en bioingeniería del Instituto de Tecnología de California (Caltech) de Estados Unidos, han dado un importante paso en esta disciplina porque han conseguido crear inteligencia artificial en un tubo de ensayo, en lugar de en un robot o en un chip de silicio.
Imitando al cerebro
Según publica el Caltech en un comunicado, los investigadores han logrado crear, por vez primera, una red neuronal artificial de ADN, que consistió en un circuito de moléculas en interacción. Dicha red neuronal fue capaz de recuperar recuerdos a partir de patrones incompletos, de la misma forma que lo hace el cerebro.
“El cerebro es increíble” explica Lulu Qian, investigadora del Caltech y principal autora de un artículo sobre este estudio publicado por Nature: “porque nos permite reconocer patrones de sucesos, formar recuerdos, tomar decisiones y realizar acciones”.
Los autores de la investigación se preguntaron si una mezcla de moléculas en interacción podría llegar a exhibir un comportamiento similar al del cerebro. Según Qian, la respuesta fue “sí”.
¿Pero en qué consistió dicha mezcla? Los investigadores reunieron en un tubo de ensayo, concretamente, cuatro neuronas artificiales formadas por 112 hebras distintas de ADN. Después, sometieron esta red de neuronas a un juego de “adivinación” que consistía en identificar a un científico misterioso, para comprobar su funcionamiento.
Comunicación con la red
Para que la red neuronal artificial pudiera “adivinar” de qué científico se trataba, los investigadores la entrenaron previamente para que “conociera” a cuatro científicos concretos, a partir de respuestas específicas de tipo sí /no a preguntas sencillas, como si los científicos habían nacido en el siglo XX o si eran británicos.
La siguiente fase del experimento consistió en que un jugador humano elegía a uno de los científicos posibles, y proporcionaba a la red neuronal artificial un conjunto incompleto de respuestas sobre él (no todas las que la red neuronal artificial conocía). A partir de la información parcial proporcionada, la red neuronal artificial fue capaz de “adivinar” en cuál de los cuatro científicos había pensado el investigador.
Ahora, especialistas en ciencias computacionales, en computación y sistemas neuronales, y en bioingeniería del Instituto de Tecnología de California (Caltech) de Estados Unidos, han dado un importante paso en esta disciplina porque han conseguido crear inteligencia artificial en un tubo de ensayo, en lugar de en un robot o en un chip de silicio.
Imitando al cerebro
Según publica el Caltech en un comunicado, los investigadores han logrado crear, por vez primera, una red neuronal artificial de ADN, que consistió en un circuito de moléculas en interacción. Dicha red neuronal fue capaz de recuperar recuerdos a partir de patrones incompletos, de la misma forma que lo hace el cerebro.
“El cerebro es increíble” explica Lulu Qian, investigadora del Caltech y principal autora de un artículo sobre este estudio publicado por Nature: “porque nos permite reconocer patrones de sucesos, formar recuerdos, tomar decisiones y realizar acciones”.
Los autores de la investigación se preguntaron si una mezcla de moléculas en interacción podría llegar a exhibir un comportamiento similar al del cerebro. Según Qian, la respuesta fue “sí”.
¿Pero en qué consistió dicha mezcla? Los investigadores reunieron en un tubo de ensayo, concretamente, cuatro neuronas artificiales formadas por 112 hebras distintas de ADN. Después, sometieron esta red de neuronas a un juego de “adivinación” que consistía en identificar a un científico misterioso, para comprobar su funcionamiento.
Comunicación con la red
Para que la red neuronal artificial pudiera “adivinar” de qué científico se trataba, los investigadores la entrenaron previamente para que “conociera” a cuatro científicos concretos, a partir de respuestas específicas de tipo sí /no a preguntas sencillas, como si los científicos habían nacido en el siglo XX o si eran británicos.
La siguiente fase del experimento consistió en que un jugador humano elegía a uno de los científicos posibles, y proporcionaba a la red neuronal artificial un conjunto incompleto de respuestas sobre él (no todas las que la red neuronal artificial conocía). A partir de la información parcial proporcionada, la red neuronal artificial fue capaz de “adivinar” en cuál de los cuatro científicos había pensado el investigador.
En total, los investigadores jugaron a este juego utilizando 27 formas distintas de respuesta a las cuestiones (de un total de 81 combinaciones), y la red las respondió correctamente todas las veces, aseguran.
Las claves necesarias para que la red neuronal artificial “adivinase” se hicieron llegar a ésta mediante hebras de ADN que se correspondían con determinadas respuestas, y que el jugador humano dejaba caer en el tubo de ensayo cada vez.
Por su parte, las neuronas de la red artificial lanzaron sus respuestas a través de señales fluorescentes. De esta forma, se estableció la “comunicación” entre la red neuronal artificial y los investigadores, y éstos pudieron constatar que la red “comprendía” lo que el jugador humano tenía en mente.
Programación molecular
Los científicos basaron su red neuronal bioquímica en un modelo simple de neurona, denominado “función de umbral lineal”. Tal y como puede verse en el siguiente vídeo, en este modelo, la neurona recibe señales químicas entrantes que, una vez traspasan un umbral, hacen que la neurona “se encienda” y, a su vez, produzca otras señales.
Las claves necesarias para que la red neuronal artificial “adivinase” se hicieron llegar a ésta mediante hebras de ADN que se correspondían con determinadas respuestas, y que el jugador humano dejaba caer en el tubo de ensayo cada vez.
Por su parte, las neuronas de la red artificial lanzaron sus respuestas a través de señales fluorescentes. De esta forma, se estableció la “comunicación” entre la red neuronal artificial y los investigadores, y éstos pudieron constatar que la red “comprendía” lo que el jugador humano tenía en mente.
Programación molecular
Los científicos basaron su red neuronal bioquímica en un modelo simple de neurona, denominado “función de umbral lineal”. Tal y como puede verse en el siguiente vídeo, en este modelo, la neurona recibe señales químicas entrantes que, una vez traspasan un umbral, hacen que la neurona “se encienda” y, a su vez, produzca otras señales.
Aunque este modelo simplifica en gran medida el funcionamiento de las neuronas reales, ha resultado ser extremadamente útil para la comprensión de cómo comportamientos colectivos de muchos elementos simples pueden dar lugar a funciones similares a las del cerebro, como el del recuerdo asociativo o la complementación de patrones, explica otro de los autores de la investigación, el profesor de ciencias computacionales del Caltech, Erik Winfree.
Por otro lado, para desarrollar la red neuronal artificial de ADN (ver segundo video explicativo) los investigadores aplicaron un proceso denominado cascada de desplazamiento de hebra, que ya habían utilizado anteriormente para crear complejos circuitos de ADN.
En este proceso se utilizan moléculas de ADN de hebra simple y moléculas de ADN de hebra doble. Estas últimas tienen hélices dobles, con una hebra que sale como un rabo. Cuando las moléculas están flotando en una solución acusa, una hebra simple puede conectar con la hebra doble y, si las bases de ambas (las letras de la secuencia del ADN que las compone) son complementarias, quedar conectadas para interactuar, con esta nueva disposición, con otras moléculas circundantes.
Lo interesante de este sistema radica en que, dado que los científicos pueden sintetizar hebras de ADN con las secuencias de bases que quieran, pueden por tanto “programar” las interacciones moleculares, de tal forma que las moléculas de ADN se comporten, una vez agrupadas, como una red de neuronas.
En este caso, además, manipulando cada hebra de ADN en la red, los investigadores pudieron también “enseñar” a las redes neuronales artificiales a recordar patrones de respuestas “sí/no”, relacionadas con los cuatro científicos del juego.
Por otro lado, para desarrollar la red neuronal artificial de ADN (ver segundo video explicativo) los investigadores aplicaron un proceso denominado cascada de desplazamiento de hebra, que ya habían utilizado anteriormente para crear complejos circuitos de ADN.
En este proceso se utilizan moléculas de ADN de hebra simple y moléculas de ADN de hebra doble. Estas últimas tienen hélices dobles, con una hebra que sale como un rabo. Cuando las moléculas están flotando en una solución acusa, una hebra simple puede conectar con la hebra doble y, si las bases de ambas (las letras de la secuencia del ADN que las compone) son complementarias, quedar conectadas para interactuar, con esta nueva disposición, con otras moléculas circundantes.
Lo interesante de este sistema radica en que, dado que los científicos pueden sintetizar hebras de ADN con las secuencias de bases que quieran, pueden por tanto “programar” las interacciones moleculares, de tal forma que las moléculas de ADN se comporten, una vez agrupadas, como una red de neuronas.
En este caso, además, manipulando cada hebra de ADN en la red, los investigadores pudieron también “enseñar” a las redes neuronales artificiales a recordar patrones de respuestas “sí/no”, relacionadas con los cuatro científicos del juego.
Posibles aplicaciones
Esta red neuronal basada en ADN ha demostrado capacidad para tomar un patrón incompleto y deducir lo que dicho patrón representa, una capacidad que constituye una de las características únicas del cerebro.
Según otro de los co-autores del estudio, el profesor de computación y sistemas neuronales del Caltech, Jehoshua Bruck: “Nosotros podemos reconocer cosas a partir sólo de un conjunto de rasgos. La red neuronal de ADN ha hecho justo eso mismo, aunque de una manera rudimentaria”.
En un futuro, el desarrollo de sistemas bioquímicos con una inteligencia artificial, o al menos algunas capacidades básicas de toma de decisiones, podría tener potentes aplicaciones en medicina, química e investigación biológica, aseguran los investigadores.
Estos sistemas podrían llegar a funcionar en el interior de las células, para ayudar a responder a cuestiones biológicas fundamentales o a realizar diagnósticos de enfermedades. Además, los procesos bioquímicos capaces de responder inteligentemente a la presencia de otras moléculas podrían permitir a los ingenieros producir productos químicos cada vez más complejos o fabricar nuevos tipos de estructura, molécula a molécula.
Pero para eso parece que aún falta mucho. A pesar de que el presente experimento ha resultado muy prometedor, los científicos señalan que la red neuronal artificial aún es muy limitada. Si se compara con el cerebro humano, éste tiene 100 mil millones de neuronas (recordemos que la red creada sólo tenía cuatro neuronas), pero la creación de una red que tuviera sólo 40 neuronas de ADN ya supondría un enorme desafío.
Bruck señala que, de momento, el estudio realizado puede interpretarse sólo como una demostración sencilla de los principios de computación neuronal que se producen en los niveles molecular e intracelular. “Una posible interpretación (de los resultados obtenidos) podría ser que, quizá, estos principios sean universales en el procesamiento de la información biológica”, concluye el investigador.
Esta red neuronal basada en ADN ha demostrado capacidad para tomar un patrón incompleto y deducir lo que dicho patrón representa, una capacidad que constituye una de las características únicas del cerebro.
Según otro de los co-autores del estudio, el profesor de computación y sistemas neuronales del Caltech, Jehoshua Bruck: “Nosotros podemos reconocer cosas a partir sólo de un conjunto de rasgos. La red neuronal de ADN ha hecho justo eso mismo, aunque de una manera rudimentaria”.
En un futuro, el desarrollo de sistemas bioquímicos con una inteligencia artificial, o al menos algunas capacidades básicas de toma de decisiones, podría tener potentes aplicaciones en medicina, química e investigación biológica, aseguran los investigadores.
Estos sistemas podrían llegar a funcionar en el interior de las células, para ayudar a responder a cuestiones biológicas fundamentales o a realizar diagnósticos de enfermedades. Además, los procesos bioquímicos capaces de responder inteligentemente a la presencia de otras moléculas podrían permitir a los ingenieros producir productos químicos cada vez más complejos o fabricar nuevos tipos de estructura, molécula a molécula.
Pero para eso parece que aún falta mucho. A pesar de que el presente experimento ha resultado muy prometedor, los científicos señalan que la red neuronal artificial aún es muy limitada. Si se compara con el cerebro humano, éste tiene 100 mil millones de neuronas (recordemos que la red creada sólo tenía cuatro neuronas), pero la creación de una red que tuviera sólo 40 neuronas de ADN ya supondría un enorme desafío.
Bruck señala que, de momento, el estudio realizado puede interpretarse sólo como una demostración sencilla de los principios de computación neuronal que se producen en los niveles molecular e intracelular. “Una posible interpretación (de los resultados obtenidos) podría ser que, quizá, estos principios sean universales en el procesamiento de la información biológica”, concluye el investigador.
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