Brainet: Un cerebro colectivo 

En un mundo cada vez más interconectado, surge una fascinante pregunta: ¿Pueden los cerebros humanos unirse y operar como un sistema colectivo para resolver problemas? La era de los Brainet, o cerebros colectivos, ha llegado, y con ella, la promesa de una nueva forma de abordar los desafíos computacionales. A medida que exploramos este intrigante campo de investigación, surgen cuestiones sobre las posibles implicaciones para la cognición, el comportamiento animal y humano, y las aplicaciones clínicas.

Brainet: ¿Qué es?

Un Brainet puede definirse, como una red de cerebros interconectados que trabajan juntos para resolver problemas computacionales. De esta manera, los cerebros se comunican directamente entre sí y comparten información en tiempo real.

En ese sentido, los diferentes diseños de Brainet tienen la facultad de resolver una variedad de problemas. Entre ellos, podemos encontrar diversas tareas como, por ejemplo, de clasificación discreta, procesamiento de imágenes y almacenamiento y recuperación de información táctil.

Además, algunas de las investigaciones donde se construyeron Brainets se hicieron interconectando cerebros de animales. Así, se registraba y analizaba, en tiempo real, la actividad eléctrica generada por poblaciones de neuronas corticales distribuidas en múltiples cortezas cerebrales (Pais-Vieira et al., 2015).

Acerca de estos diseños

En relación con lo anterior, se habla de diseños de Brainet porque cada uno de ellos se configura de forma diferente para abordar un problema computacional específico. Mismamente, se puede elaborar el diseño de un Brainet, utilizado para la clasificación discreta, basándose en la idea de que cada animal puede representar una clase diferente de estímulos.

Por otro lado, y de la misma manera, también es posible diseñar un cerebro colectivo para el procesamiento secuencial y paralelo de información táctil. Este, por su parte, puede sostenerse en la idea de que cada ser vivo representa una parte diferente de la información, mismamente.

En esta línea, se valora la premisa de que la actividad neuronal colectiva de cuatro animales podría utilizarse para reconstruir la información completa de una tarea particular. Y, en ese sentido, evaluar qué tanto más efectivamente se resuelven los problemas a partir de un cerebro colectivo, en comparación con un solo cerebro.

Funcionamiento del Brainet

Para permitir la comunicación directa entre los cerebros de, por ejemplo, ratas, se implantaron electrodos en las cortezas somatosensoriales de todas ellas. Estos electrodos permitieron la grabación y análisis en tiempo real de la actividad eléctrica generada por la activación neuronal.

De esa forma, la actividad neuronal grabada se enviaba a las cortezas de las otras ratas utilizando microestimulación intracortical (intracortical microstimulation, ICMS, en inglés). Por su parte, el envío de información, además, se realizaba utilizando conexiones inalámbricas de alta velocidad para una transmisión en vivo (Urdaneta et al., 2022).

¿Qué se observó en los estudios?

Se reportó, entre otras cosas, que estos Brainet podían resolver una variedad de problemas computacionales de manera más efectiva que un solo cerebro. Y es que, en todos los casos, las ratas resolvieron los problemas con una precisión igual o mayor que la que podría realizar un único animal.

Además, el estudio también sugiere que los Brainets son una herramienta útil para investigar la neurofisiología de la interacción social en animales. Así, se posibilita el estudio sobre cómo los cerebros colaboran para resolver problemas y cómo la actividad neuronal colectiva se relaciona con el comportamiento social.

Implicaciones a largo plazo

Las investigaciones refieren que los Brainets también podrían proporcionar la base para un nuevo tipo de dispositivo computacional orgánico. Pues, concretamente, tienen el potencial de ser útiles para resolver problemáticas que son difíciles o imposibles de resolver con la computación convencional.

Por ejemplo, la detección de patrones en grandes conjuntos de datos o la simulación de sistemas biológicos complejos. Además, implican necesariamente un bagaje mayor de información para comprender la cognición y el comportamiento animal y humano (Kingsbury y Hong, 2020).

Otros estudios han supuesto la construcción de Brainets

Una de las investigaciones donde se construyó un cerebro colectivo, implicó a monos como sujetos de estudio. ¿El objetivo? De tipo conductual, apuntando que los cerebros de los primates intercambiaran y compartieran información sensorial y motora para realizar una actividad y observando la colaboración intercerebral en animales mas cercanos a los humanos.

Para ello, los animales debían controlar el movimiento de un brazo virtual en un entorno 3D para alcanzar un objetivo visual. Así, se configuraba el experimento, de modo que un mono tenía el control total de la posición X del brazo virtual y otro el control total de la posición Y. Juntos debían mover el brazo hacia el objetivo visual para completar con éxito la actividad (Ramakrishnan et al., 2015).

Brainet: Aplicabilidad clínica

En cuanto a las implicaciones clínicas, se encontró evidencia de adaptaciones neurofisiológicas y comportamentales en los monos que trabajaron juntos en las actividades. Lo que sugiere, en síntesis, que estos animales pueden coordinar sus cerebros para lograr un objetivo común.

¿A qué nos referimos con adaptaciones neurofisiológicas?

Las adaptaciones neurofisiológicas se refieren a los cambios en la actividad neuronal y la conectividad, que ocurren en el cerebro en respuesta a una tarea o experiencia específica. Con esto, los cambios incluyen la sincronización de la actividad neuronal entre los cerebros, así como también la reorganización de sus redes neuronales.

Es decir, los cerebros de los monos se adaptaron y transformaron, tanto funcional como estructuralmente, a las condiciones de control colectivo. Produciendo, de esa manera, nuevas redes neuronales que no serían formadas por un único cerebro.

Rehabilitación y cerebro colectivo

Además, dichas observaciones parecen tener implicaciones para el desarrollo de tipos de rehabilitación en personas con discapacidades motoras. Esto es así, debido a que la elaboración de interfaces cerebro-computadora podrían permitir la construcción de dispositivos externos, tales como prótesis o sillas de ruedas, utilizando la actividad cerebral (Mridha et al., 2021).

Además, estos resultados permiten estructurar el diseño de programas de rehabilitación que involucren la coordinación de múltiples individuos en tareas motoras conjuntas. Logrando, de esta forma, el desarrollo de técnicas mas efectivas y precisas que permitan a las personas recuperar la capacidad de realizar actividades motoras complejas (Jiang et al., 2019).

Conclusión

Los Brainets nos sumergen en un mundo de posibilidades, desde la resolución de problemas complejos hasta la rehabilitación médica. Pero también, plantean interrogantes éticos y filosóficos sobre la colaboración intercerebral y la plasticidad neuronal. Así, a medida que continuamos explorando los límites de esta tecnología, debemos recordar que cada avance nos acerca más a comprender la asombrosa capacidad de adaptación y cooperación de nuestros cerebros. No cabe duda, el futuro promete respuestas emocionantes y desafíos intrigantes en el mundo de la neurociencia.

Referencias bibliograficas

• Jiang, L., Stocco, A., Losey, D. M., Abernethy, J. A., Prat, C. S. y Rao, R. P. N. (2019). BrainNet: A multi-person brain-to-brain interface for direct collaboration between brains. Scientific Reports, 9(1). https://doi.org/10.1038/s41598-019-41895-7
• Kingsbury, L. y Hong, W. (2020). A multi-brain framework for social interaction. Trends in Neurosciences, 43(9), 651-666. https://doi.org/10.1016/j.tins.2020.06.008
• Mridha, M. F., Das, S. C., Kabir, M. M., Lima, A. A., Islam, M. R. y Watanobe, Y. (2021). Brain-Computer Interface: Advancement and challenges. Sensors (Basel, Switzerland), 21(17), 5746. https://doi.org/10.3390/s21175746
• Pais-Vieira, M., Chiuffa, G., Lebedev, M., Yadav, A. y Nicolelis, M. A. L. (2015). Building an organic computing device with multiple interconnected brains. Scientific Reports, 5(1). https://doi.org/10.1038/srep11869
• Ramakrishnan, A., Ifft, P. J., Pais-Vieira, M., Byun, Y. W., Zhuang, K. Z., Lebedev, M. A. y Nicolelis, M. A. L. (2015). Computing arm movements with a monkey Brainet. Scientific Reports, 5(1). https://doi.org/10.1038/srep10767
• Urdaneta, M. E., Kunigk, N. G., Currlin, S., Delgado, F., Fried, S. I. y Otto, K. J. (2022). The long-term stability of intracortical microstimulation and the foreign body response are layer dependent. Frontiers in Neuroscience, 16. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.908858