La IA aprendió a controlar el movimiento de gusanos microscópicos

Un grupo de científicos ha logrado un avance impresionante en el campo de la neurobiología y la inteligencia artificial. Han conseguido crear una conexión directa entre la IA y el sistema nervioso de diminutos gusanos de tan solo un milímetro de longitud. El experimento, cuyos resultados se han publicado en la revista Nature Machine Intelligence , demuestra una sorprendente interacción entre la inteligencia artificial y la biológica.

Los investigadores utilizaron la metodología de aprendizaje profundo con refuerzo para entrenar la IA. Este método se emplea ampliamente en la enseñanza de inteligencia artificial en juegos como el Go. El sistema se basa en una red neuronal artificial que analiza secuencias de acciones y sus resultados, desarrollando estrategias para alcanzar un objetivo determinado.

El objeto de estudio fueron gusanos microscópicos de la especie Caenorhabditis elegans. La tarea de la IA consistía en dirigir a estas diminutas criaturas hacia zonas apetitosas con bacterias Escherichia coli en una placa de Petri de cuatro centímetros. Una cámara registraba la posición y orientación de la cabeza y el cuerpo de cada gusano. La IA recibía esta información tres veces por segundo durante los 15 cuadros anteriores, lo que le proporcionaba una visión del pasado y el presente en cada momento.

El elemento clave del experimento fue el uso de la luz para controlar el movimiento de los gusanos. Los investigadores modificaron genéticamente a los gusanos de tal manera que ciertas neuronas se activaban o desactivaban en respuesta a la exposición a la luz. Esto permitía estimular el movimiento de los gusanos en la dirección deseada.

Los científicos probaron seis líneas genéticas de gusanos, en las cuales la cantidad de neuronas fotosensibles variaba desde una hasta las 302 que poseen estos organismos. En cada línea, la estimulación con luz provocaba diferentes efectos, como hacer que el gusano girara o, por el contrario, impedir el giro. Antes de comenzar el experimento principal, los investigadores recopilaron datos de entrenamiento, aplicando luz aleatoriamente a los gusanos durante cinco horas.

Los resultados del experimento fueron impresionantes. En cinco de las seis líneas genéticas, incluida la línea donde todas las neuronas reaccionaban a la luz, la IA aprendió a guiar a los gusanos hacia el objetivo más rápido de lo que lo harían si se movieran por sí solos o bajo la influencia de destellos de luz aleatorios. Especialmente interesante fue la observación de la interacción entre la IA y el gusano: si el agente dirigía al gusano directamente hacia el objetivo, pero había pequeños obstáculos en el camino, el gusano los rodeaba por sí mismo.

El experimento fue altamente valorado por la comunidad científica. T. Tang Vo-Doan, ingeniero de la Universidad de Queensland en Australia, destacó la simplicidad y efectividad del equipo utilizado. Según él, la flexibilidad del aprendizaje con refuerzo permite a la IA resolver tareas complejas. Chenguang Li, autor principal del estudio de la Universidad de Harvard, subrayó el potencial del método para resolver problemas más complicados.

Las perspectivas de esta investigación parecen prometedoras. El equipo de científicos ya está trabajando en la aplicación de su método para mejorar la estimulación profunda del cerebro en el tratamiento de la enfermedad de Parkinson en humanos. En el futuro, la combinación de aprendizaje con refuerzo e implantes podría incluso otorgar a las personas nuevas habilidades, fusionando redes neuronales, artificiales y biológicas.