tejido
Esquema de procesamiento de información utilizando tejido blando humano y tarea de emulación como prueba de referencia del procesamiento de información. El objetivo de este estudio es investigar si este reservorio físico, basado en tejido blando humano, puede emular de manera efectiva sistemas dinámicos no lineales (modelo NARMA).

Tejido humano logra resolver cálculos complejos

El estudio de IEEE Access plantea su uso como recurso computacional.

IEEE Access explora cómo el tejido humano podría procesar información. El estudio de Yo Kobayashi sugiere que nuestros músculos pueden realizar cálculos complejos.

En el mundo de la computación, es común ver avances que intentan imitar el cerebro humano mediante circuitos de silicio. Este enfoque ha dado lugar a un campo completo: la computación neuromórfica. Sin embargo, un reciente estudio publicado en la revista IEEE Access y realizado por el investigador Yo Kobayashi plantea una pregunta inversa: ¿y si, en lugar de hacer que las máquinas se parezcan más a nosotros, pudiéramos hacer que nuestros propios tejidos se comporten como procesadores?

tejido
Esquema de procesamiento de información utilizando tejido blando humano y tarea de emulación como prueba de referencia del procesamiento de información. El objetivo de este estudio es investigar si este reservorio físico, basado en tejido blando humano, puede emular de manera efectiva sistemas dinámicos no lineales (modelo NARMA).

Kobayashi propuso esta idea a través del concepto de reservoir computing o computación de reservorio, un enfoque que se basa en alimentar datos a sistemas complejos que pueden codificar patrones ricos en información. Al estudiar tejido humano vivo, el científico descubrió que su estructura blanda y flexible posee propiedades que la hacen ideal para este tipo de tareas computacionales.

La computación de reservorio y los tejidos vivos

Según Kobayashi, los reservorios típicos suelen incluir sistemas dinámicos no lineales como circuitos eléctricos o depósitos de fluidos. Sin embargo, hasta ahora se habían realizado muy pocos estudios con organismos vivos como reservorios, y ninguno que usara tejido humano in vivo.

Para probar su hipótesis, Kobayashi pidió a varios participantes que flexionaran sus muñecas en diferentes ángulos mientras capturaba imágenes por ultrasonido. Estas imágenes le permitieron observar las deformaciones musculares mínimas y, a partir de ellas, construir un “reservorio biofísico” capaz de procesar información.

El tejido muscular presenta respuestas mecánicas no lineales y viscoelasticidad, lo cual cumple con los requisitos fundamentales de complejidad y memoria que necesita un buen reservorio.

Memoria física y precisión en cálculos complejos

El hecho de que el tejido sea viscoelástico, una combinación de propiedades líquidas y elásticas, le otorga la capacidad de “recordar” físicamente sus deformaciones anteriores. Esta cualidad es clave para realizar cálculos basados en patrones de deformación pasados.

Kobayashi puso a prueba este reservorio biofísico utilizando ecuaciones no lineales complejas. Los resultados fueron sorprendentes: el modelo basado en tejido humano superó en precisión a uno tradicional que utilizaba regresión lineal. Estos hallazgos sugieren que si se perfecciona esta técnica, podría tener implicaciones importantes en múltiples tecnologías.

Posibles aplicaciones: dispositivos vestibles y más allá

Una de las áreas con mayor potencial para esta innovación, según Kobayashi, es la de los dispositivos vestibles (wearables). Dado que el tejido blando está presente en todo el cuerpo humano, un dispositivo podría delegar parte de sus cálculos al propio tejido corporal, optimizando así su rendimiento sin requerir más potencia de procesamiento artificial.

El planteamiento de Kobayashi lleva a una reflexión intrigante: ¿y si nuestros cuerpos pudieran algún día formar parte activa del procesamiento de información? Lo que hoy parece ciencia ficción podría ser, en el futuro, una nueva frontera tecnológica.