De acuerdo con un nuevo artículo publicado en la revista Frontiers in Science, los investigadores de la Universidad de John Hopkins se encuentran estudiando cómo las tecnologías cerebro-máquina son la nueva frontera en la biocomputación.

Los investigadores parten de que los cerebros humanos son más lentos que las máquinas para el procesamiento de información simple, como la aritmética, pero las superan en el procesamiento de información compleja, ya que los cerebros se manejan mejor con pocos datos o si estos son inciertos.

Los cerebros pueden realizar procesamiento tanto secuencial como paralelo (las computadoras solo el primero), y superan a los equipos en la toma de decisiones sobre conjuntos de datos grandes, altamente heterogéneos e incompletos, así como otras formas de procesamiento y cada cerebro tiene una capacidad de almacenamiento estimada de 2,500 TB, según sus 86 a 100 mil millones de neuronas que tienen más de 10 conexiones.

Los investigadores se centran en explicar cómo aprovechar la Inteligencia Organoide (OI), un campo emergente en el que se desarrolla computación biológica a partir de cultivos 3D de células cerebrales humanas (conocidos como organoides cerebrales) y tecnologías de interfaz cerebro-máquina.

Entre las ventajas de este hardware biológico, está el que podrían ayudar a aliviar las demandas de consumo de energía en la computación, cada vez más altas, pues a pesar de que las computadoras procesan los cálculos más rápido, los cerebros humanos son más inteligentes en las decisiones complejas como distinguir a un perro de un gato.

Según la investigaciones, aún faltan décadas antes de que una inteligencia organoide pueda impulsar un sistema tan inteligente como el de un ratón, pero al aumentar la producción de estos y entrenarlos, se aumenta la posibilidad de que las biocomputadoras tengan mayor velocidad, potencia, eficiencia de datos y capacidades de almacenamiento superiores.