Francis Villatoro menciona una revista prestigiosa especializada en neurociencia que tuvo gran repercusión al publicar un artículo sobre un procesador neuronal.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5 · Palabras #18procesador neuronal neurociencianeuronas físicas electrodosmodelo pong procesador…que traiga usted este tema, porque es verdad que ha salido en muchos medios de comunicación y ha generado muchos titulares de esos, como dice Gastón, hiperbólicos y estaría bien que lo comentáramos un poco y lo desmitificáramos, ¿no? Así que, bueno, dale y… Una revista bastante prestigiosa en temas de neurociencia, y bueno, en su momento tuvo mucho eco; en su momento tuvo mucho eco, y en ese artículo usaban su procesador neuronal que combina neuronas físicas, verdaderas, digamos biológicas, con una serie de sensores a raíz de electrodos que permite introducir y leer, o sea, escribir y leer información en esa red de neuronas físicas, biológicas, y conectarlas con un ordenador que puede procesar algo. Entonces hicieron un modelo muy sencillito del juego Pong, del ping pong. Entonces en redes sociales la gente dijo: si haces el Pong tienes que hacer el Zoom. ¿Vale? Entonces, ¿qué pasa con eso? Pues que lo que pasa es que esta empresa lo que quiere, y de hecho lo comercializa, te lo vende, te vende este tipo de equipos para…
Francis Villatoro explica el estado actual del desarrollo de la inteligencia artificial basada en organoides, una tecnología tridimensional que utiliza pequeñas bolitas de neuronas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #17 · Palabras #2organoides inteligencia artificialneuronas bolitas tecnología tridimensionalelectrodos para organoides francis villatoro…biológica sintética, la más avanzada, que es la de esta compañía, que es en plano, en una patada de Petri, puramente en un sustrato plano, y después la versión en 3D, que es utilizando organoides, a eso le llaman inteligencia con organoides, organoidal, Organoid intelligence. Entonces esa parte está mucho menos desarrollada, la parte 3D, pero ya hay organoides, hay pequeñas bolitas de neuronas; ahora contaremos todo lo que necesita además de las neuronas y con electrodos por fuera puedo meter información, excitar eléctricamente a algunas de las neuronas y leer información con electrodos, obtener información de ese paquetito de neuronas. Aquí se hace en plano. ¿Y cuál es este dispositivo que se publicó en 2022 en la revista Neuron? El primer autor es, digamos, el jefe de la compañía, el CEO de la compañía, es Brett Kagan, que se ve, por supuesto, sale en el vídeo, no, tiene que salir, y ha escrito muchos artículos…
Francis Villatoro describe la tecnología desarrollada por Brett Kagan y su empresa, que tiene precedentes desde principios de los años 2000, utilizando una matriz de electrodos con limitaciones en su capacidad operativa.
Habla: Francis VillatoroPalabras #10matriz de electrodos hdmea max oneelectrodo de platino en mealimitaciones operativa matriz electrodos1024 electrodos útiles mea…review del futuro de este tipo de tecnología, y lo que te vende es que esto va a ser algo revolucionario. Es Brett Kagan, no sé cómo se diga en inglés, K-A-G-I Kagan está bien. Bromeaban en el chat con el tema del Kagan. Para mí Sagan es Sagan, no sé ustedes. Bueno, pues este señor y su empresa desarrollaron una tecnología que ya tenía precedentes a principios de los años 2000 pero con muy poquitas neuronas, que es la idea de: imaginaos que yo tengo una matriz de electrodos con muchos electrodos. En este caso son electrodos; es una matriz de electrodos comercial que se compra y es una matriz que contiene. Se llama HDMEA Max One, es la más grande de la compañía MEA, que tiene 26.000 electrodos de platino distribuidos en 8 milímetros cuadrados. 26.000 electrodos, por supuesto con trampa; no podemos excitar y leer, o sea, escribir y añadir, o sea, excitar con una señal eléctrica un electrodo o leer la señal eléctrica de un electrodo de los 26.000, solo se puede trabajar con unos 1024, ¿vale? O sea, de los 26.000, solo son útiles 1024. Una pequeña limitación, ¿vale? Tampoco es que sea... Y a la hora de estimular, de que yo meta una señal en esos electrodos, solo puedo 32, ¿vale? O sea, que tengo una matriz de electrodos de 26 .000 electrodos que algún día en el futuro desearíamos y soñamos…
Francis Villatoro explica cómo se crea una capa de neuronas para el sistema, utilizando cultivos de células madre pluripotentes inducidas (IPSC) obtenidas de humanos o ratones.
Habla: Francis VillatoroPalabras #11ipsc de humanos o ratóncultivo de neuronas en placas petri25000 ipsc por centímetro cuadradoastrocitos apoyando a las neuronas…de 26 .000 electrodos que algún día en el futuro desearíamos y soñamos que podamos acceder a cada uno. uno de ellos individualmente en escritura y lectura, pero que ahora mismo tenemos que seleccionar 32 suficientemente bien separados para poder escribir. En el juego Pong, que publicaron en 2022 en Neuron, solo se utilizaban 8, solo 8 electrodos de escritura. ¿Qué hacemos con esa matriz de electrodos? Lo que vamos a hacer es poner una capa de neuronas, pero por supuesto las neuronas necesitan una serie de células que las apoyen, astrocitos, entonces, ¿cómo yo pego ahí encima una capa de neuronas? Por lo que hago es un cultivo de neuronas, utilizando células madre pluripotentes inducidas, las famosas IPSC. Las puedo obtener a partir de humanos o a partir de ratón; aquí se han utilizado ambas, en experimentos diferentes obviamente. Yo puedo hacer un cultivo, unas placas de Petri con un alimento adecuado para que sobrevivan bien esas células pluripotentes, que son 24 pocillos, pues yo en cada pocillo meto unas 25.000 IPSC, células pluripotentes, por centímetro cuadrado y obtengo un cultivo del orden de un millón de estas células. Yo con ciertas sustancias químicas y con lentivirus puedo modificar Esas células pluripotentes y hacer que se diferencien, por ejemplo, neuronas. Entonces yo hago ese proceso, es un proceso que dura varios días, y se logra que del orden de unas 100.000, en lugar del millón, básicamente voy a colar millón, millón y pico de…
Francis Villatoro describe el proceso para integrar una capa neuronal cultivada en placa de Petri con la matriz de electrodos utilizada por Cortical Labs.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7 · Palabras #8capa neuronal cultivada petrialimento para neuronaschupito con líquido y electrodosmicroscopía electrónica de organoidesneuronas funcionales en electrodoscélulas prolipotentes y neuronasfrancis villatoro y organoidesneuronas funcionales sistema neuronalfactor de pérdida neuronas cultivadaselectrodo inyección señales eléctricas…que, bueno, pues parezca que el sistema está funcionando y esas neuronas y esos astrocitos están bien conectados y hay una buena relación de alimentación de las neuronas a través de los astrocitos. Entonces, una vez que tienes ese cultivo ya funcional, ahora Lo sacas de tus pocillos de la placa de Petri y lo pones justo encima de los electrodos; esperas también un par de días para verificar que todo vaya bien, por supuesto le das alimento de vez en cuando. El vídeo se ve perfectamente; es como un chupito, vasito de chupito, pequeñito así, un plástico que tiene dentro un poquito de líquido y tienes ahí los electrodos y las neuronas justo encima de los electrodos. El artículo contiene obviamente imágenes por microscopía electrónica que te muestran perfectamente que se ven ahí los electrodos y se ven las neuronas encima, ¿no? Entonces, aunque inicialmente empecé con unas del orden del millón de células prolipotentes, al final me quedo pues con un número de neuronas efectivo y funcionales que no sé muy bien cuál es, pero que puede ser pues del orden. pues pongamos de 100.000, ¿no? Puede haber un factor de 1 a 4 en lo que he perdido. Entonces lo que yo tengo son ahí unas neuronas que están vivas, que puedo sostener vivas durante meses, unos 6 meses, y a las que yo puedo, en algunos electrodos, inyectar señales eléctricas. Entonces yo ahora, de toda la distribución de los electrodos, lo que se hizo para reproducir el juego del Pong es, bueno, yo quiero una versión, juguete del Pong; el Pong, acordaros que era, era una pantalla negra con dos palitas a ambos lados, izquierda y…
Francis Villatoro explica cómo se utiliza un algoritmo de aprendizaje con refuerzo para demostrar que el sistema neuronal biológico puede aprender, basándose en la hipótesis del principio de energía libre.
Habla: Francis VillatoroPalabras #20algoritmo aprendizaje refuerzo neuronalneuronas desagradan el ruidoseñal castigo neurona…De hecho, se han obtenido mejores resultados con las neuronas humanas que con las neuronas de ratón. Entonces, esto en 2022 no se tenía ni idea y yo creo que todavía no se sabe por qué ocurren esas cosas. Oye, ¿y se les premia...? Ahí está el punto. La idea es mostrar que este sistema neuronal biológico puede aprender. Entonces, para aprender, tienes que utilizar un algoritmo de aprendizaje, aquí se usa un algoritmo de aprendizaje con refuerzo. Entonces lo que subyace a este trabajo es una hipótesis que es la hipótesis del principio de energía libre que se interpreta en este contexto biológico como que a las neuronas les desagrada el ruido, recibir una excitación ruidosa en todos los electrodos que yo puedo controlar yo en todos los electrodos genero señales ruidosas sin un patrón durante un pequeño intervalo de tiempo y eso resulta que es la señal digamos de castigo si lo has hecho mal te castigo pensé que a lo mejor le quitaban la comida un rato la señal digamos de recompensa es no castigar vale si yo no pongo ruido no estoy castigando es Que el sistema está funcionando bien. Entonces yo voy jugando muchas veces. En el de Doom le ponen un refuerzo positivo que es una señal regular. Pueden ser varios pulsitos o alguna cosa regular. Pero sí, a mí eso me sorprendió. No hay retropropagación,…
Francis Villatoro explica que la implementación de sistemas neuronales con dispositivos comerciales es limitada, permitiendo pocos electrodos para recibir e incluso menos para enviar información.
Habla: Francis VillatoroSignificado #4 · Palabras #9electrodo neuronal para doomimplementación limitada con dispositivos comercialesneuronas y pocos electrodos…Pong, es una cosa muy simplificada, entonces eso es lo que tenemos y eso no ha mejorado significativamente hasta 2026. Al menos lo que se ofrece en el cloud, en el sistema este de servicio o en la nube para acceder a este tipo de equipos, lo que se ofrece. Son este tipo de dispositivos, que son los que se venden comercialmente. Entonces, implementar solo con eso, es decir, con la posibilidad de tener muy poquitos, estamos hablando de 4, 5, 6 electrodos para recibir información de las neuronas y tener 8, 10 electrodos para enviar información, codificar algo como el juego Doom. Es una barbaridad entonces hay que simplificar a la esencia misma de todo, la esencia del Doom y entonces interpretar que pues lo que era arriba y abajo pues ahora es disparo o no disparo y lo que es arriba y abajo en el otro pues ahora va a ser me muevo…
Francis Villatoro describe los procesadores utilizados en las maquinitas para sistemas neuronales cultivados, explicando que muestran información estadística sobre neuronas y electrodos, e incluso pueden emitir imágenes del juego Doom mientras se juega.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1procesadores para sistemas neuronales cultivadosneuronas y electrodos en maquinitasimágenes de doom mientras se juegatrabajo interesante no comercial…que en este caso era el juego del Pong simplificado y ahora por lo que se quiere vender es que puede entender entornos un poquito más complejos como puede ser un Doom idealizado que es lo que yo puedo meter ahí porque no le puedo dar un pantallazo ¿vale? En estas maquinitas, en estos procesadores hay una pantalla que se supone que te da información estadística de cómo están las neuronas y cómo están los electrodos y que, bueno, para el vídeo han hecho que emita las imágenes del juego Doom mientras lo va jugando. Pero bueno, no son las cosas de las empresas comerciales. Entonces es un trabajo muy interesante porque lo que nos abre un poco la puerta. Fijaros que estamos diciendo aprendizaje automático, bueno, eso que entre comillas, pero bueno, aprendizaje automático con refuerzo en un sistema neuronal biológico que yo mantengo básicamente echando alimentos, echando azúcar, echan ahí unas sustancias para…
Francis Villatoro describe un sistema nervioso simplificado con neuronas conectadas a electrodos, observando plasticidad y reorganización neuronal bajo estimulación y ruido.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #7plasticidad neuronal bajo estimulaciónreorganización neuronal con ruidosistema nervioso simplificado con electrodosneuronas biológicas jugando al doom…Pero no solo la campaña; claro, se supone que lo que están haciendo aquí es aprender. La idea es que es un algoritmo de aprendizaje implementado con neuronas biológicas que aprenden lo que yo quiero que aprendan. No aprenden lo que es de manera natural. Las neuronas en un entorno, en un sistema nervioso simplificado. Estos son neuronas puestas una encima de otra en unos electrodos, que tampoco tengo muchas cosas. Pero las imágenes de microscopía, por ejemplo, indican que hay una cierta plasticidad, es decir, que esas neuronas están vivas y que se reorganizan, conforme yo las voy excitando y las voy perjudicando metiéndose ruido. Pero digo, todo esto está todavía muy, muy verde, pero bueno, es algo que promete avances que habrá que seguir. Yo tengo bastantes dudas de que realmente, no digo que no, pero creo que no está claro que realmente estas neuronas biológicas estén aprendiendo a jugar al Doom. Entonces, yo estuve viendo el vídeo y en mi opinión, Aquí no hay paper, ya lo dijo Francis; el paper, el que hay, es el del PON de 2022, 2023, lo que sea. Aquí no se ha publicado nada, ni siquiera en Archive; no hay nada escrito. Hay un vídeo de YouTube que, bueno, pues tiene la credibilidad que cualquier vídeo…
Héctor Socas explica la naturaleza híbrida del sistema, aclarando que no se basa únicamente en tejido neuronal, sino que incorpora un encoder para comprimir datos.
Habla: Héctor SocasPalabras #3encoder comprime datos para neuronaselectrodo inyecta señal a neuronasneuronas producen spikes propiosred neuronal artificial analiza spikes…que viene del juego va a una red neuronal que es un encoder, o sea coge toda esa información y pasa por una serie de capas que comprimen y sacan unos poquitos parámetros de ahí; eso se llama una red tipo encoder, es una red neuronal artificial electrónica. El sistema es híbrido, hay que tenerlo claro, no es solamente tejido neuronal. Entonces ese encoder saca unos pocos parámetros que son los que van a los electrodos que inyectan la señal a las neuronas. Los electrodos estimulan las neuronas con lo que le dice el encoder. Luego las neuronas producen también su propia señal, sus spikes, y esas señales van a otra red neuronal artificial que Es el decoder, que lo que hace es que toma lo que dicen las neuronas y lo convierte en inputs para el juego. Se lo pasa al ordenador que está corriendo el Doom para decirle: ahora dispara, ahora camina hacia la derecha, ahora camina hacia adelante. Entonces…
Héctor Socas explica el proceso de traducción de estímulos eléctricos a señales neuronales en un sistema híbrido, proponiendo el uso de una red neuronal artificial para facilitar la comunicación entre componentes electrónicos y biológicos.
Habla: Héctor SocasSignificado #16red neuronal artificial aprendeseñales neuronales biológicas spikesinputs a neuronas biológicassistema híbrido estímulos eléctricos…el juego, porque las neuronas biológicas no tienen ojos, son como nosotros, son unas pocas neuronas ahí conectadas que no tienen sentido; entonces alguien les tiene que traducir a estímulos eléctricos lo que está pasando en el juego. ¿Y cómo lo hacemos? No sabemos cómo hacerlo, entonces cuando tú no sabes cómo hacer algo, lo mejor es poner una red neuronal y que aprenda. Entonces hay una red neuronal artificial, electrónica, que está aprendiendo cómo pasarle los inputs a las neuronas biológicas, y luego lo mismo a la inversa; las biológicas están empezando ahí a disparar spikes. ¿Y tú qué haces con eso? Pues no sabes entonces necesitas que alguien traduzca eso a comandos del juego entonces tienes otra red neuronal que también aprende y tal. Entonces, ¿cuál es el problema aquí? Que no sabemos si esa hipotética mejora que ellos dicen que han visto que ha ido…