Este 1 de marzo de 2026, la comunidad científica y tecnológica procesa un hito asombroso: un sistema de 800,000 células cerebrales humanas cultivadas sobre microelectrodos ha logrado interactuar con el entorno tridimensional de Doom. Aunque su puntería no rivaliza con la de un jugador profesional, su capacidad de aprendizaje ha dejado boquiabiertos a los expertos por su velocidad y flexibilidad.
Scientists have trained 200,000 human brain cells grown on a microchip to "play" the original Doom
“If the neurons fire in a specific pattern, Doomguy shoots. If they fire in another pattern, he moves right, and so on" pic.twitter.com/rOZEY3uFKh
— Dexerto (@Dexerto) March 1, 2026
De ‘Pong’ a ‘Doom’: Un salto de complejidad
En 2021, Cortical Labs ya fue noticia al enseñar a estas células a jugar al Pong. Sin embargo, aquel experimento requirió años de trabajo científico meticuloso. La diferencia radical hoy es la accesibilidad:
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Programación en Python: El desarrollador independiente Sean Cole logró enseñar a las neuronas a jugar Doom en apenas una semana gracias a una nueva interfaz que traduce el lenguaje de programación estándar a señales eléctricas para las células.
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Aprendizaje ultra rápido: A diferencia de las IA tradicionales basadas en silicio, que requieren miles de iteraciones para entender un entorno, este sistema biológico mostró progresos significativos en cuestión de días.
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Toma de decisiones en tiempo real: Doom es vastamente más complejo que Pong; requiere procesar profundidad, enemigos y movimiento constante, algo que las neuronas manejaron con una eficiencia que el silicio aún lucha por replicar de forma tan orgánica.
¿Cómo «ve» un chip de neuronas?
Una de las grandes incógnitas señaladas por expertos como Steve Furber, de la Universidad de Manchester, es precisamente el mecanismo de percepción. Las neuronas no tienen ojos, pero el sistema de microelectrodos envía señales que representan el estado del juego. A través de un bucle de retroalimentación, las células aprenden qué patrones de disparo eléctrico se traducen en «éxito» dentro del juego, adaptando su estructura para mejorar el rendimiento.
Aplicaciones reales: Más allá de los videojuegos
Aunque ver neuronas disparando a demonios en Marte es impactante, el objetivo final es mucho más ambicioso:
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Prótesis y Robótica: Yoshikatsu Hayashi, de la Universidad de Reading, sugiere que jugar a Doom es una versión simplificada de lo que sería controlar un brazo robótico. La capacidad de estas células para manejar la incertidumbre las hace ideales para interfaces cerebro-máquina.
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Eficiencia Energética: Los ordenadores biológicos procesan información de formas que el silicio no puede recrear, consumiendo una fracción mínima de la energía que requeriría una supercomputadora para la misma tarea.
