Un equipo de científicos ha logrado que un pequeño “cerebro” hecho de neuronas humanas conectadas a un chip aprenda a jugar a Doom. No se trata de un truco de marketing, sino de una nueva demostración de biocomputación con el dispositivo CL1, un ordenador biológico que usa células vivas en lugar de un procesador clásico.
En pocas palabras, un cultivo de unas 200.000 neuronas recibe señales eléctricas que representan lo que ocurre en el juego y responde con su propia actividad eléctrica para mover al personaje y disparar. Es como si ese mini tejido nervioso estuviera “probando estrategias” dentro del mítico pasillo lleno de demonios. La idea puede sonar a ciencia ficción, pero forma parte de una tendencia real que mezcla neurociencia, chips y videojuegos.
Un ordenador biológico que aprende a jugar Doom
La empresa australiana Cortical Labs presentó el CL1 como un ordenador biológico comercial pensado para laboratorios que quieren estudiar cómo aprenden las neuronas en tiempo real. En este sistema, las células humanas se cultivan sobre un chip con cientos de electrodos que envían y reciben señales eléctricas, lo que permite tratarlas como una especie de procesador vivo.
Antes de enfrentarse a Doom, el equipo ya había mostrado que un conjunto mayor de neuronas podía aprender a jugar Pong, el clásico de las dos barras y la pelota. Ese trabajo, conocido como DishBrain, se describió en un estudio revisado por pares que analizaba cómo los cultivos neuronales mejoraban su rendimiento cuando recibían retroalimentación clara de acierto y error.
Tras esa demostración, muchos se preguntaron si la misma tecnología podría con un videojuego más caótico, con pasillos en tres dimensiones, enemigos en movimiento y disparos continuos. La respuesta llegó al conectar varias unidades CL1 en red y usar su actividad conjunta para controlar una partida de Doom, con resultados aún modestos pero suficientes para ver al biocomputador avanzar, girar y disparar como un principiante.
Cómo se comunican las neuronas con el videojuego
Las neuronas no “ven” la pantalla ni entienden qué es un demonio o un arma. Lo que reciben son patrones de impulsos eléctricos que codifican elementos básicos del juego, por ejemplo si el personaje ha avanzado, ha girado o ha recibido daño. Cada cambio en la partida se traduce en un tipo distinto de estímulo que el tejido nervioso aprende a reconocer.
A cambio, la actividad eléctrica de esas neuronas se interpreta como acciones dentro del juego. Ciertos patrones de disparos neuronales se asocian a moverse hacia adelante, otros a girar y otros a apretar el gatillo. El sistema ajusta continuamente esa correspondencia para premiar las respuestas que acercan al objetivo y penalizar las que llevan a un choque con la pared o a una muerte rápida.
Según Brett Kagan, director científico de la compañía, el salto desde Pong a Doom ha sido grande porque el entorno es mucho más impredecible. Aun así, en menos de una semana los cultivos empezaron a mostrar comportamientos más útiles, con trayectorias menos erráticas y más disparos acertados, aunque aún muy lejos de un jugador humano experto.
Qué significa para la biocomputación y el estudio del cerebro
La biocomputación intenta usar células vivas como componentes de cálculo, aprovechando que las neuronas consumen poca energía y son muy buenas para adaptarse a nuevos patrones. Plataformas como CL1 quieren convertir esa capacidad en una herramienta práctica para investigar enfermedades neurológicas, probar fármacos o inspirar nuevos algoritmos de inteligencia artificial.
La profesora Universidad de Milán Stefania Corti, especialista en Neurología, destaca que la integración de neuronas activas con sistemas digitales ofrece “oportunidades sin precedentes” para estudiar cómo se reorganizan las redes neuronales cuando se enfrentan a tareas nuevas. En la práctica, eso significa observar el aprendizaje en vivo con un nivel de detalle que resulta muy difícil en el cerebro de un paciente.
Expertos en ética recuerdan que estas redes siguen siendo muy pequeñas y planas, muy lejos de un cerebro humano completo, pero también señalan que cualquier avance en esta dirección exige reglas claras sobre bienestar animal y humano. Al final del día, lo que intenta hacer este tipo de proyectos es combinar lo mejor de dos mundos, la flexibilidad del tejido vivo y la precisión de las máquinas, sin perder de vista los límites razonables.
Ratas gamer y videojuegos como laboratorio
El experimento de Doom con neuronas en chip encaja con una tendencia curiosa en neurociencia experimental. El neurocientífico Viktor Tóth y su equipo entrenaron ratas para moverse por un pasillo virtual inspirado en Doom usando una pantalla y una rueda de hámster, con agua azucarada como recompensa cada vez que las acciones eran las correctas.
Ese montaje ha evolucionado hacia un sistema más envolvente, con pantallas curvas tipo casco de realidad virtual y un mecanismo físico que permite a los animales “disparar” dentro del juego mientras caminan sobre una bola. El conjunto se ha publicado como proyecto abierto para que otros grupos puedan usar motores de juegos como Doom II en estudios de comportamiento sin recurrir a cirugías invasivas.
En ambos casos, neuronas en placa y ratas entrenadas, Doom se convierte en algo más que un clásico de los videojuegos. Se usa como banco de pruebas accesible para medir cómo sistemas biológicos, desde un pequeño cultivo hasta un animal completo, exploran un entorno, aprenden reglas y se adaptan a un mundo digital lleno de sorpresas.
El trabajo pionero que describe DishBrain y esta línea de biocomputación se ha publicado en la revista Neuron.
