El primer centro de datos biológico usa neuronas humanas en lugar de chips

La Universidad Nacional de Singapur y la startup australiana Cortical Labs han presentado el prototipo de un centro de datos biológico que usa neuronas humanas vivas

Los grandes centros de datos que hacen funcionar la inteligencia artificial consumen cada año una cantidad de electricidad comparable a la de países enteros, y esa demanda no hace más que crecer. La carrera por encontrar alternativas al silicio tiene ahora un nuevo competidor improbable: un servidor cuya "CPU" son neuronas humanas vivas cultivadas en una placa de laboratorio.

Wetware, no hardware

El 17 de agosto, la Escuela de Medicina Yong Loo Lin de la Universidad Nacional de Singapur (NUS Medicine) presentó un prototipo de lo que sus impulsores llaman un centro de datos biológico, en colaboración con la empresa de infraestructura digital DayOne y la startup australiana Cortical Labs. La pieza central es el sistema CL1 de Cortical Labs, formado por veinte unidades de computación biológica conectadas en un único bastidor, que sus creadores describen como el primer servidor biológico de operación independiente del mundo. Cada unidad integra un cultivo de neuronas derivadas de células madre humanas sobre una matriz de microelectrodos, lo que permite registrar y estimular la actividad neuronal en tiempo real. Los asistentes a la presentación pudieron ver una demostración en vivo de redes neuronales activas, según informa la nota oficial de NUS Medicine.

La base científica que hay detrás

La idea de conectar neuronas a electrodes y hacerlas "computar" no es nueva ni puramente especulativa. En 2022, Cortical Labs publicó en la revista Neuron un experimento que se hizo viral: neuronas de ratón y humanas cultivadas en una placa aprendían a jugar al videojuego Pong mediante estimulación eléctrica, en lo que los investigadores llamaron DishBrain.

Aquella demostración, revisada por pares, estableció que las neuronas biológicas pueden adaptarse y responder a realimentación en tiempo real de un modo que recuerda a un aprendizaje rudimentario. Sobre esa base, Cortical Labs ha estado desarrollando hardware y software para integrar cultivos neuronales en entornos de computación controlados. El CL1 es el paso siguiente: llevar esa tecnología a un formato que pueda instalarse en una infraestructura real.

La promesa energética, todavía por demostrar

El argumento de venta central es la eficiencia. Los centros de datos convencionales exigen refrigeración constante, fuentes de alimentación enormes y una huella de carbono considerable. El cerebro humano procesa información con una eficiencia energética que los chips de silicio actuales ni siquiera se acercan a replicar, y la hipótesis es que los cultivos neuronales podrían aprovechar ese principio biológico para hacer más con mucho menos energía.

El fundador de Cortical Labs, Hon Weng Chong, habla de una ruta más sostenible para escalar la capacidad de cálculo con una intensidad energética significativamente menor. Este es un prototipo de investigación, no un servidor en producción, y las ganancias de eficiencia que puede ofrecer una plataforma biológica madura siguen sin cuantificarse en condiciones reales de carga.

Lo que el prototipo hace y lo que falta por hacer

El sistema de veinte unidades instalado en el NUS Life Sciences Institute es el primero operado de forma independiente fuera de Australia, y su papel inmediato es servir como entorno de investigación. El neurocientífico Rickie Patani, de NUS Medicine, señala que cultivar neuronas humanas vivas y combinarlas con ingeniería permite tanto construir una alternativa al silicio como estudiar el aprendizaje y la adaptación en su fuente biológica, abriendo vías para acelerar la investigación sobre enfermedades neurológicas y el descubrimiento de fármacos.

Hay, por tanto, una doble apuesta: la infraestructura de computación por un lado y la ciencia del cerebro por otro. Los casos de uso que barajan sus promotores incluyen la robótica humanoide, la detección de fraude y la ciberseguridad, áreas donde el aprendizaje a partir de pocos datos o la adaptación rápida a condiciones cambiantes podría dar ventaja al enfoque biológico frente a los modelos de IA tradicionales.

Queda mucho terreno por recorrer entre un bastidor de veinte unidades en un laboratorio universitario y un centro de datos biológico a escala industrial. Los cultivos neuronales son delicados, requieren condiciones estrictas de temperatura, nutrientes y esterilidad, y su vida útil es limitada. Escalar ese tipo de infraestructura sin perder el control sobre las células vivas es un problema de ingeniería sin precedentes, y las regulaciones sobre el uso de material biológico humano en computación aún no existen como tal.

La presentación de Singapur es, por tanto, un primer paso real y técnicamente fundamentado, pero la distancia entre ese paso y el escenario de centros de datos biológicos compitiendo con los de silicio es considerable. Hacerlo saber no resta mérito al hito: es simplemente la diferencia entre un prototipo prometedor y una tecnología lista para desplegar.

REFERENCIA

• NUS Medicine, DayOne and Cortical Labs Unveil Biological Data Center Prototype in Singapore (nota de prensa, NUS Yong Loo Lin School of Medicine, 17 de agosto de 2026)

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