La startup australiana Cortical Labs ha anunciado planes para construir dos centros de datos utilizando chips llenos de neuronas. Las instalaciones en Melbourne y Singapur albergarán sus computadoras biológicas CL1, que han demostrado la capacidad de jugar videojuegos como Doom. La iniciativa busca escalar servicios de computación cerebral basados en la nube mientras reduce el consumo de energía.
Cortical Labs, una empresa australiana que desarrolla computadoras biológicas, está avanzando en su tecnología mediante la construcción de centros de datos dedicados. Estos centros incorporarán chips llenos de células neuronales conectadas a matrices de microelectrodos, lo que permite a los sistemas procesar datos a través de respuestas celulares. La empresa demostró recientemente que su unidad CL1 podía aprender a jugar al juego Doom en una semana, basándose en demostraciones anteriores con Pong. El primer centro de datos, ubicado en Melbourne, alojará alrededor de 120 unidades CL1. Una segunda instalación en Singapur, desarrollada en asociación con la National University of Singapore, comenzará con 20 unidades y se expandirá a 1.000 pendientes de aprobación regulatoria. Esta expansión respalda el servicio en la nube de Cortical Labs para computación cerebral, haciendo la tecnología más accesible. Los expertos destacan los posibles beneficios. Michael Barros, de la University of Essex, señaló: «Lo que [Cortical Labs] está haciendo es esencialmente permitir que su biocomputadora sea accesible a gran escala», añadiendo que serán los primeros en lograrlo. Reinhold Scherer, también de Essex, explicó: «No programas las neuronas como las computadoras estándar», enfatizando la necesidad de explorar nuevos métodos de entrenamiento. La eficiencia energética es una ventaja clave, con cada CL1 requiriendo solo alrededor de 30 vatios en comparación con miles para chips de IA avanzados. Paul Roach, de la Loughborough University, sugirió que escalar a configuraciones del tamaño de una habitación podría generar ahorros energéticos significativos, aunque los sistemas biológicos pueden necesitar nutrientes y menos refrigeración. Aún quedan desafíos, ya que la tecnología está en una etapa temprana. Tjeerd olde Scheper, de la Oxford Brookes University, advirtió: «Todavía estamos en los primeros días de este desarrollo». Steve Furber, de la University of Manchester, señaló dificultades para escalar a tareas complejas como modelos de lenguaje grandes y problemas con el almacenamiento de memoria y el reentrenamiento, dado que las neuronas tienen una vida útil de aproximadamente 30 días. Aunque las computadoras biológicas difieren de las basadas en silicio y aún no pueden realizar cálculos estándar, estos centros de datos representan un paso hacia una aplicación más amplia en investigación y computación.
