Amazon lanza una innovadora IA entrenada con cerebros reales para impulsar su gama empresarial

Una innovadora empresa emergente en el ámbito de la computación biológica, que utiliza patrones neuronales extraídos de las células cerebrales de ratas para el desarrollo de inteligencia artificial, ha recibido un significativo apoyo de Amazon. A partir del martes, un grupo selecto de clientes de Amazon Web Services (AWS) tendrá acceso a un modelo de inteligencia artificial conocido como “cerebro de rata”, desarrollado por The Biological Computing Company (TBC), en el marco de una versión beta limitada. Tanto Amazon como TBC han expresado su expectativa de que esta tecnología esté disponible pronto para todos los usuarios empresariales de AWS.

Un enfoque biológico en el procesamiento de datos

“Hemos encontrado una manera de codificar información, como imágenes, en material biológico”, comenta Alexander Ksendzovsky, cofundador de TBC. “Luego, estudiamos cómo la biología procesa esa información para crear una herramienta que imita dicho proceso”. Esta no es la primera vez que Amazon ofrece plataformas informáticas basadas en biología, señala Deap Ubhi, director global de tecnología para startups en Amazon Web Services. De hecho, Amazon colabora con Cortical Labs, una compañía australiana que integra neuronas cultivadas en laboratorio con chips de silicio, facilitando a las organizaciones el procesamiento de datos. Esta firma también comercializa computadoras biológicas, capaces de mantener neuronas vivas durante meses, que están diseñadas para su uso en laboratorios.

Ubhi destaca que TBC tiene un enfoque “pragmático”, lo que ha contribuido a su atractivo para Amazon. En lugar de arriesgarse a realizar grandes innovaciones o intentar reinventar la arquitectura de los modelos de lenguaje, la empresa se enfoca en trabajar dentro de los estándares actuales de la inteligencia artificial generativa, buscando maneras de hacer que los modelos visuales sean más eficientes.

Desafíos en la computación biológica

A medida que las empresas de inteligencia artificial buscan métodos para optimizar sus modelos, el campo de la computación biológica, que anteriormente se consideraba marginal, ha empezado a cobrar relevancia. Investigadores han imaginado un futuro donde el software funcione de manera más similar a las redes neuronales del cerebro humano, en lugar de depender exclusivamente de algoritmos matemáticos. Sin embargo, la computación biológica presenta desafíos únicos, ya que requiere laboratorios biológicos auténticos donde las células cerebrales y otros biomateriales deben ser mantenidos vivos y cuidadosamente monitorizados, además de traducir sus resultados en datos digitales significativos. Aunque algunas startups han hecho progresos en este campo, conectar la naturaleza con el código sigue siendo una tarea complicada.

Fundada en Baltimore, Maryland, hace cuatro años por los neurocientíficos Ksendzovsky y Jon Pomeraniec, TBC ha logrado recaudar 50 millones de dólares a través de diversas rondas de financiación, incluida una reciente de 25 millones de dólares. La compañía, que cuenta actualmente con aproximadamente 35 empleados, ha establecido un laboratorio de investigación y desarrollo en San Francisco. Allí, algunos de sus investigadores trabajan directamente con células cerebrales de ratas y células madre humanas, utilizando matrices de silicio con múltiples electrodos para estimular eléctricamente las neuronas y registrar sus respuestas. Posteriormente, analizan esta actividad neuronal para identificar patrones que puedan integrarse en software y mejorar los modelos de inteligencia artificial, especialmente en el ámbito de la generación de video.

Un enfoque centrado en la generación de video

La decisión de TBC de enfocarse en la generación de video desde el inicio se debió tanto a consideraciones científicas como prácticas. Ksendzovsky explica que la disposición de los electrodos en las matrices de silicio influye en la interacción con las neuronas, lo que hizo que trabajar con información visual fuera un punto de partida natural. Al modelar cómo las neuronas procesan las imágenes, la startup busca utilizar estos conocimientos para optimizar los modelos de inteligencia artificial en la generación de video.

Pomeraniec destaca que Jeff Dean, un destacado investigador en inteligencia artificial e inversor en TBC, fue quien sugirió que la compañía se centrara en perfeccionar los modelos de generación de video antes de ampliar su aplicación tecnológica. Dado que ya existen referencias establecidas en la industria para modelos de video, TBC pudo demostrar desde el principio si su tecnología aportaba un avance significativo al poner a prueba su rendimiento en problemas previamente resueltos. “Jeff comentó que, si logramos esto, tendríamos la oportunidad de abordar tareas más complejas e interesantes en el futuro”, señala Pomeraniec.

Ampliando el alcance de la tecnología

Hasta hace poco, la tecnología de TBC solo estaba disponible a través de un proveedor de neocloud llamado Bluesky Compute. La startup ha indicado que su modelo de inteligencia artificial es hasta cinco veces más rápido en la generación de video en comparación con un modelo de código abierto similar, además de reducir significativamente los costos de inferencia, es decir, la parte del procesamiento de un modelo de IA que se refiere al razonamiento tras su entrenamiento. Aunque la empresa no revela cuál es el modelo de IA de código abierto con el que se compara, afirma que se trata de uno de los pioneros en la generación de video.

Con la distribución de su software a través de Amazon, TBC tiene la oportunidad de alcanzar una base de clientes considerablemente más amplia. Ubhi expresa su entusiasmo por el potencial de The Biological Computing Company, aunque advierte que aún es incierto hasta qué punto su tecnología podrá escalar. “La pregunta clave es: si llevas este modelo al límite, ¿seguirás observando mejoras? Si los clientes desean generar videos más largos, como de diez o incluso de sesenta minutos, ¿qué pasará con la fidelidad a lo largo del tiempo?”, reflexiona. Esto plantea un desafío: el modelo debe ser capaz de recordar eventos pasados y mantener la coherencia a medida que el video se extiende. A medida que TBC avanza a su siguiente fase, la compañía evaluará si su tecnología puede cumplir con las expectativas de los nuevos clientes.