Crean un perro robot guiado por neuronas humanas cultivadas en un chip

La empresa australiana Cortical Labs ha desarrollado un sistema capaz de guiar los movimientos de un perro robot mediante neuronas humanas vivas cultivadas en laboratorio. Las células nerviosas, conectadas a un chip electrónico, generan señales que pueden traducirse en instrucciones para dirigir al dispositivo hacia un objetivo. Es una demostración experimental de una tecnología que combina biología y robótica.

El avance permite que una red de neuronas humanas participe en las decisiones de movimiento de una máquina. En lugar de depender exclusivamente de algoritmos convencionales, el sistema incorpora células nerviosas reales que reciben estímulos eléctricos y producen respuestas. El robot utiliza esa actividad para orientarse en un entorno sencillo, con movimientos encaminados a alcanzar un destino.

La investigación forma parte de una colaboración tecnológica en la que también participa Honda Research Institute Europe. Sus experimentos de navegación virtual han acumulado más de 4.000 horas de interacción con cultivos neuronales y han permitido identificar configuraciones capaces de mejorar el comportamiento de un agente que busca un objetivo.

La novedad merece atención, aunque conviene aclarar sus límites. El perro robot no tiene un cerebro humano ni piensa como una persona. Tampoco se ha demostrado que las neuronas posean conciencia. Lo que han conseguido los investigadores es establecer una comunicación funcional entre tejido nervioso vivo y un sistema informático que puede transmitir órdenes a una máquina física.

El experimento representa un paso hacia la denominada computación biológica, una disciplina que estudia cómo aprovechar las capacidades de procesamiento y adaptación de las células nerviosas para desarrollar nuevas tecnologías.

Cómo funciona el perro robot controlado por neuronas humanas

El sistema utiliza una plataforma denominada CL1, desarrollada por Cortical Labs, que combina componentes electrónicos convencionales con neuronas cultivadas sobre un chip de silicio.

Las células permanecen vivas gracias a un entorno controlado que les proporciona nutrientes y las condiciones necesarias para mantener su actividad. Sobre el chip existe una red de pequeños electrodos capaces de enviar impulsos eléctricos a las neuronas y registrar las señales que estas producen.

El funcionamiento se basa en una comunicación eléctrica bidireccional. El sistema informático convierte determinada información del entorno en estímulos que reciben las células. Después registra su actividad y transforma esas respuestas en instrucciones de movimiento.

De esta manera, la actividad neuronal puede influir en la dirección que toma el robot. El proceso incorpora información sobre el resultado de los movimientos, lo que permite modificar la interacción entre las células y el sistema electrónico.

Las neuronas aprenden mediante estímulos y respuestas

Uno de los aspectos más interesantes del experimento es la utilización de un mecanismo de retroalimentación.

Cuando el agente realiza una acción, el sistema puede proporcionarle información relacionada con el resultado. Los investigadores estudian cómo responde la red neuronal a esos estímulos y si modifica su actividad de una manera que favorezca el cumplimiento del objetivo.

Este comportamiento se relaciona con la plasticidad neuronal, la capacidad de las neuronas y sus conexiones para cambiar como consecuencia de la actividad y la experiencia.

Sin embargo, no equivale a enseñar a un animal a caminar ni a programar un cerebro humano completo. Se trata de aprovechar propiedades biológicas de redes neuronales relativamente pequeñas para resolver tareas muy concretas.

La dificultad consiste en encontrar qué señales eléctricas resultan comprensibles para las células y cómo interpretar posteriormente sus respuestas. Las neuronas no funcionan como circuitos electrónicos convencionales: su actividad es variable, compleja y no siempre predecible.

Más de 4.000 horas de pruebas para orientar al robot

El trabajo desarrollado por Cortical Labs y Honda Research Institute Europe ofrece resultados especialmente interesantes en los experimentos realizados dentro de un entorno virtual.

Los investigadores utilizaron 26 cultivos neuronales conectados a la plataforma biológica y evaluaron aproximadamente 1.300 combinaciones de parámetros eléctricos durante más de 4.000 horas de interacción.

El objetivo consistía en que un agente virtual aprendiera a desplazarse por una cuadrícula siguiendo un gradiente que simulaba una señal de olor hasta alcanzar una meta.

No era una prueba de conducción autónoma ni un recorrido por una ciudad. El entorno estaba deliberadamente simplificado para observar cómo cambiaba el comportamiento de las células en función de los estímulos recibidos.

De todas las configuraciones examinadas, los científicos identificaron 12 que mostraron mejoras consistentes en diferentes episodios de aprendizaje. Determinadas combinaciones consiguieron resultados superiores a los de un algoritmo convencional de aprendizaje por refuerzo cuando ambos disponían del mismo número de interacciones con el entorno.

El resultado tiene importancia científica, pero no demuestra una superioridad general de las neuronas humanas frente a la inteligencia artificial. La comparación se realizó sobre una tarea específica y con unas condiciones experimentales determinadas.

La demostración con el perro robot traslada este planteamiento al mundo físico. Su interés está en mostrar que las señales producidas por células nerviosas cultivadas pueden participar en el control de una máquina real, aunque las pruebas más extensas de aprendizaje corresponden al sistema de navegación virtual.

De jugar al Pong a controlar una máquina física

Cortical Labs lleva años investigando las posibilidades de combinar células nerviosas con dispositivos electrónicos.

En 2022, la empresa participó en el desarrollo de DishBrain, un sistema experimental formado por neuronas cultivadas en laboratorio que interactuaban con una versión simplificada del videojuego Pong.

Los investigadores consiguieron que las células recibieran información relacionada con la posición de la pelota y produjeran señales que influían en el movimiento de la pala. Aquella investigación, publicada en la revista científica Neuron, abrió nuevas posibilidades para estudiar el aprendizaje en redes neuronales biológicas.

Durante 2026, la compañía también ha mostrado experimentos con el videojuego Doom, utilizando cultivos neuronales conectados a sistemas informáticos.

El perro robot supone un cambio importante de escenario. Ya no se trata únicamente de desplazar elementos dentro de una pantalla, sino de traducir la actividad de neuronas vivas en movimientos de un dispositivo físico.

Esto no significa que las células controlen directamente cada articulación del animal mecánico. Los sistemas electrónicos convencionales siguen encargándose de interpretar las señales y ejecutar las acciones correspondientes.

La diferencia está en introducir un componente biológico en una parte del proceso de decisión.

Las limitaciones de los robots con neuronas humanas

Pese a lo llamativo del avance, esta tecnología todavía se encuentra en una fase experimental.

Las demostraciones actuales trabajan con tareas relativamente sencillas. Orientarse hacia un objetivo en una cuadrícula es muy diferente de desenvolverse en una vivienda, reconocer obstáculos imprevistos o tomar decisiones complejas en un entorno cambiante.

Los investigadores necesitan mejorar la velocidad de respuesta, la fiabilidad de las señales y la capacidad del sistema para adaptarse a situaciones más difíciles.

También existe un problema práctico: las neuronas son células vivas. Necesitan condiciones ambientales estables, nutrientes y mantenimiento. A diferencia de un procesador convencional, no pueden instalarse sin más en cualquier dispositivo y funcionar durante años sin cuidados.

Otra cuestión importante es la eficiencia energética. Los promotores de la computación biológica consideran que las redes neuronales podrían consumir menos energía que determinados sistemas informáticos convencionales.

La comparación resulta interesante porque el cerebro humano realiza operaciones extraordinariamente complejas con un consumo energético relativamente reducido. Pero trasladar esa ventaja a dispositivos comerciales exige contabilizar también la energía necesaria para mantener vivos los cultivos y hacer funcionar el resto del equipo.

Por ahora, no se ha demostrado que un robot controlado mediante neuronas sea globalmente más eficiente que uno equivalente equipado con tecnología convencional.

El trabajo de navegación difundido en arXiv, cuya versión fue actualizada el 2 de octubre de 2026, sigue siendo un estudio preliminar pendiente de revisión científica por pares. Sus resultados, aunque prometedores, necesitan ampliarse y reproducirse en otros entornos.

Qué aplicaciones podrían tener los robots biológicos

La combinación de neuronas humanas y sistemas electrónicos abre posibilidades en campos como la robótica autónoma, la investigación cerebral y el desarrollo de nuevos métodos de computación.

Una de las aplicaciones que Cortical Labs pretende explorar es la utilización de sistemas híbridos capaces de adaptarse a entornos cambiantes con menos experiencias de aprendizaje.

En teoría, podrían resultar útiles para robots destinados a lugares peligrosos, operaciones de exploración o sistemas de asistencia que necesiten modificar su comportamiento ante situaciones imprevistas.

Son posibilidades futuras, no funciones demostradas por el perro robot actual.

La tecnología también podría tener aplicaciones más próximas en medicina. Los cultivos neuronales permiten estudiar cómo responden las células nerviosas a diferentes estímulos, sustancias o tratamientos, una línea de investigación de interés para comprender enfermedades neurológicas.

Existe, además, un debate ético que acompañará necesariamente a estos desarrollos. Cultivar neuronas humanas para realizar cálculos plantea cuestiones sobre el origen de las células, el consentimiento de los donantes y los posibles límites de utilización de tejidos nerviosos.

No existen pruebas de que estas redes neuronales cultivadas experimenten pensamientos o sufrimiento consciente. Aun así, su creciente complejidad obliga a estudiar esas cuestiones con rigor.

El siguiente desafío: pasar de una demostración a un robot autónomo

El experimento australiano demuestra que es posible conectar neuronas humanas vivas con una máquina y utilizar su actividad eléctrica para influir en sus movimientos.

Ese es el avance relevante. No que un perro mecánico haya desarrollado inteligencia humana, sino que un conjunto de células cultivadas puede integrarse funcionalmente en un sistema de control robótico.

La investigación deberá comprobar ahora si esta capacidad puede ampliarse a tareas más complejas, mantenerse durante periodos prolongados y ofrecer ventajas medibles frente a las tecnologías existentes.

Los resultados obtenidos por Cortical Labs y Honda abren una vía de investigación que hasta hace poco parecía reservada a la ciencia ficción. Sin embargo, entre conseguir que unas neuronas orienten un robot hacia un punto y construir máquinas capaces de aprender y actuar con autonomía en el mundo real todavía queda una distancia considerable.

El primer paso ya se ha dado: un robot puede recibir instrucciones derivadas de la actividad de neuronas humanas vivas. Falta demostrar hasta dónde puede llegar esa colaboración entre células y circuitos.