Un prototipo instalado en Singapur sustituye parte de la lógica convencional del silicio por redes de neuronas humanas cultivadas en laboratorio. La tecnología promete aprender utilizando menos energía y abre una nueva era —y nuevas preguntas éticas— para la computación.
SINGAPUR.– Parece el argumento de una película de ciencia ficción, pero ya existe.
Dentro de un centro de investigación en Singapur funciona un rack de servidores diferente a prácticamente cualquier otro instalado hasta ahora.
En lugar de depender exclusivamente de millones de transistores para procesar información, parte de su capacidad computacional proviene de algo extraordinario:
neuronas humanas vivas cultivadas en laboratorio.
El prototipo fue desarrollado mediante una colaboración entre Cortical Labs, DayOne y la Facultad de Medicina Yong Loo Lin de la Universidad Nacional de Singapur (NUS Medicine) y está compuesto por 20 unidades CL1, consideradas por sus desarrolladores computadoras biológicas programables.
Algunos reportes sitúan en alrededor de 16 millones el número de neuronas involucradas en el sistema, una cifra que ha convertido el proyecto en uno de los experimentos tecnológicos más llamativos de 2026.
No imita un cerebro: utiliza neuronas reales
Aquí está la diferencia fundamental.
La inteligencia artificial convencional utiliza hardware de silicio para ejecutar redes neuronales artificiales, modelos matemáticos inspirados de manera muy general en el funcionamiento de las neuronas.
El sistema CL1 toma un camino radicalmente diferente.
Utiliza neuronas reales cultivadas a partir de células madre, colocadas sobre chips especialmente diseñados para enviarles estímulos eléctricos y recibir sus respuestas.
Software y biología trabajan entonces dentro de un mismo sistema.
Cortical Labs denomina esta aproximación Synthetic Biological Intelligence (SBI) o inteligencia biológica sintética. La compañía describe CL1 como una computadora biológica sobre la cual es posible desplegar código directamente para estudiar cómo las neuronas aprenden y procesan información.
Las neuronas reciben información, reaccionan y aprenden
Las células no funcionan simplemente como decoración biológica dentro de una computadora.
El sistema puede enviar señales eléctricas hacia las neuronas y posteriormente interpretar su actividad.
Mediante ciclos de estímulo y respuesta, las redes neuronales pueden modificar progresivamente su comportamiento.
La compañía ya había llamado la atención internacional después de demostrar sistemas de neuronas cultivadas capaces de aprender tareas relacionadas con videojuegos.
Su plataforma anterior, DishBrain, consiguió que redes neuronales interactuaran con una versión simulada de Pong, mientras experimentos posteriores con CL1 han mostrado células realizando tareas relacionadas con Doom.
Ahora la tecnología abandona parcialmente el experimento aislado de laboratorio y comienza a probarse dentro de una infraestructura comparable a un pequeño centro de datos.
¿Por qué utilizar células humanas si ya tenemos chips?
La respuesta podría estar en uno de los mayores problemas de la inteligencia artificial moderna:
el consumo energético.
Entrenar y ejecutar sistemas avanzados de IA requiere enormes cantidades de capacidad computacional y electricidad.
El cerebro humano demuestra, sin embargo, que la biología puede realizar tareas extraordinariamente complejas consumiendo relativamente poca energía.
Cortical Labs intenta aprovechar precisamente esa eficiencia.
El rack de 20 unidades instalado en Singapur consume aproximadamente 800 a 1,000 vatios, según los responsables del proyecto.
Eso no significa todavía que estas neuronas puedan sustituir un centro de datos tradicional o superar de manera general a los GPU utilizados actualmente por la inteligencia artificial.
La tecnología se encuentra en una etapa experimental y sus capacidades son muy diferentes.
Pero demuestra que existe otro camino posible para determinados tipos de computación.
Hay un problema que ningún servidor tradicional enfrenta: estas computadoras pueden morir
Una GPU puede ser reemplazada cuando falla.
Una computadora biológica enfrenta un desafío completamente diferente:
hay que mantener vivas sus células.
CL1 incorpora un sistema interno encargado de controlar temperatura, gases, circulación de nutrientes y otras condiciones necesarias para mantener las neuronas funcionando.
Las culturas neuronales tienen además una vida limitada. Cortical Labs sitúa su viabilidad aproximadamente en hasta seis meses, después de los cuales las células necesitan ser reemplazadas.
Eso significa que el mantenimiento de un futuro centro de datos biológico podría parecerse parcialmente al funcionamiento de un laboratorio.
¿Estamos creando cerebros conscientes?
La espectacularidad de la tecnología inevitablemente provoca esa pregunta.
Pero las redes neuronales utilizadas actualmente están extremadamente lejos de la estructura y complejidad de un cerebro humano.
Los investigadores han advertido además que conceptos como “inteligencia” o “sentiencia” deben emplearse con precaución al describir el comportamiento observado en cultivos neuronales.
No existe evidencia de que estos sistemas posean conciencia comparable a la humana.
Sin embargo, a medida que la tecnología aumente su complejidad, cuestiones relacionadas con ética, conciencia, sufrimiento y tratamiento de tejido neuronal probablemente adquirirán mayor importancia.
De centros de datos artificiales a computadoras vivas
La instalación de Singapur todavía es un prototipo.
No significa que los grandes centros de datos que alimentan ChatGPT, buscadores o servicios en la nube vayan a reemplazar mañana sus procesadores por neuronas humanas.
Pero representa algo posiblemente más importante:
demuestra que una computadora no necesariamente tiene que estar construida exclusivamente con silicio.
Durante décadas intentamos fabricar máquinas capaces de imitar cómo aprende el cerebro.
Cortical Labs está planteando una pregunta completamente diferente:
¿y si en lugar de imitar las neuronas utilizamos neuronas reales?
La respuesta apenas comienza a escribirse.
Y por primera vez, parte del hardware que podría impulsar la próxima generación de computación no solamente procesa información: está vivo.