Construyen los primeros centros de datos que funcionan con neuronas humanas

La empresa australiana Cortical Labs quiere reducir radicalmente la energía que consumen los centros de datos sustituyendo los chips tradicionales por placas con 200.000 neuronas humanas vivas. Según su director general, Hon Weng Chong, estos chips biológicos consumen menos energía que una calculadora de bolsillo y ya está en marcha el plan para construir dos instalaciones para demostrar su potencial, una en Melbourne (Australia) y otra en Singapur. La inteligencia artificial tiene un problema de consumo de electricidad que ya está causando los primeros estragos a la red eléctrica. Gigantes como Google, Amazon, Microsoft y OpenAI llevan meses invirtiendo miles de millones de dólares en nuevos centros de datos para entrenar sus modelos más avanzados, que han disparado el precio de la electricidad en algunas regiones y han generado protestas ciudadanas. El problema ha escalado tanto que ha obligado al presidente Donald Trump a forzar un acuerdo con las grandes tecnológicas en el que prometen hacerse cargo de los costes energéticos de sus proyectos.

Científicos leen la mente de ratones y reconstruyen en vídeo lo que acaban de ver Omar Kardoudi Una nueva IA ha sido capaz de reconstruir en vídeo, y con una precisión inédita, exactamente lo que ve un ratón. La técnica que puede ayudar a la neurociencia a comprender cómo construimos la realidad

Cortical Labs no sale de la nada. En 2021 ya saltó a los titulares cuando crearon su ‘DishBrain’: un minicerebro ‘in vitro’ formado por cientos de miles de neuronas que aprendió a jugar a una versión del clásico videojuego Pong en solo cinco minutos. Y hace unos días publicó un vídeo mostrando cómo su ordenador biológico CL1 era capaz de aprender a jugar al DOOM, el clásico shooter (videojuego de disparos en primera persona), en solo una semana. Los chips biológicos El sistema creado por Cortical Labs se basa en un componente llamado matriz multielectrodo (multi-electrode array): un chip sobre el que se cultivan directamente 200.000 neuronas humanas obtenidas a partir de células madre de sangre. Este número es mucho menor de neuronas que el que usamos nosotros; el cerebro humano contiene entre 60.000 y 99.000 millones de neuronas. Aunque una unidad CL1 puede integrar más de uno de estos chips.

El chip diseñado por Cortical Labs (Cortical Labs) El chip envía señales eléctricas a esas neuronas y registra sus respuestas como salida computacional. Las neuronas aprenden mediante estimulación, de forma similar, aunque radicalmente distinta en su mecanismo, a como lo hace una red neuronal artificial. El centro de Melbourne albergará 120 de estas unidades CL1. El de Singapur comenzará con una fase de validación de 20 unidades en la Escuela de Medicina Yong Loo Lin de la Universidad Nacional de Singapur, en colaboración con el operador de centros de datos DayOne. El plan prevé escalar hasta 1.000 unidades en instalaciones comerciales de DayOne.

A Petri Dish Of HUMAN Brain Cells LEARN TO PLAY THE GAME DOOM!In a groundbreaking fusion of biology and silicon, scientists at Cortical Labs have taught a cluster of lab-grown human neurons to play the iconic video game Doom. Not your typical AI triumph, it’s a petri dish of… pic.twitter.com/H92ab4yEYC — Brian Roemmele (@BrianRoemmele) March 1, 2026 "Lo que está haciendo [Cortical Labs] es esencialmente permitir que su bioordenador sea accesible a gran escala. Serán los primeros en lograrlo", asegura para New Scientist, Michael Barros, investigador de la Universidad de Essex que ya es usuario de los servicios en la nube de la empresa. Prometedor, pero con problemas Aunque el ahorro energético es el argumento estrella para la implementación de estos sistemas, los expertos advierten que todavía hay que esperar a que estén en marcha a gran escala para valorar si verdaderamente ahorran la energía que prometen. "Cuando escalemos y tengamos estas [unidades] en salas enteras, igual que ocurre ahora con los servidores de datos, podría haber un ahorro energético enorme", explica Paul Roach, investigador de la Universidad de Loughborough. Roach dice que las instalaciones biológicas necesitarán nutrientes para mantener vivas las neuronas, pero que requerirán mucho menos sistema de refrigeración que la computación convencional. "La cantidad de energía que se ahorra con las cifras de [Cortical Labs] es bastante conservadora", añade. Sin embargo, tiene desafíos técnicos considerables por delante. Reinhold Scherer, también de la Universidad de Essex, señala uno especialmente incómodo: las neuronas no se programan como un ordenador estándar y, una vez entrenadas para una tarea concreta, ese entrenamiento desaparece cuando el cultivo celular termina su ciclo vital. "Sea lo que sea para lo que han sido entrenadas, se pierde cuando el cultivo termina su vida, así que es necesario un reentrenamiento adecuado. No es una solución óptima para mantener una tecnología en funcionamiento si hay que reentrenar cada 30 días". Tampoco está claro cómo comparar su potencia de cálculo con los chips de silicio convencionales. Los CL1 no realizan cálculos convencionales como una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) tradicional, lo que hace difícil establecer equivalencias de potencia. Hay un salto muy grande entre una pequeña red jugando a un videojuego y un modelo de lenguaje de gran tamaño. Tjeerd olde Scheper, de la Oxford Brookes University y conocedor de proyectos similares como FinalSpark, comparte esa cautela: "¿Va a funcionar como la gente podría pensar? No, todavía estamos en las etapas iniciales de este desarrollo".