Desde el martes, un grupo selecto de clientes de Amazon Web Services (AWS) puede experimentar en modo preview el modelo de IA creado por The Biological Computing Company (TBC). El proyecto, que combina neuronas de rata cultivadas en el laboratorio con algoritmos de computación biológica está pensado para optimizar la generación de videos y, según la compañía, pronto llegará a todos los usuarios empresariales de la nube.
El cofundador y CEO de TBC, Alexander Ksendzovsky explicó que el equipo descubrió «una forma de codificar información, como imágenes, en el material biológico, observar cómo la biología la procesa y luego reproducir ese proceso en software». La premisa central es que las neuronas vivas puedan ofrecer patrones de procesamiento que los modelos tradicionales de transformers todavía no replican.
La colaboración entre AWS y TBC
Deap Ubhi, director global de tecnología para startups en AWS, señaló que esta alianza no es la primera vez que la nube de Amazon incorpora computación biológica. La compañía ya trabaja con Cortical Labs una empresa australiana que ofrece «wetware as a service» (WAAS) combinando neuronas cultivadas con chips de silicio. Cortical Labs comercializa además un «ordenador biológico» de varios miles de dólares que mantiene neuronas vivas durante seis meses, lo que ilustra el creciente interés de los gigantes tecnológicos por este enfoque.
Según Ubhi, TBC destacó por su enfoque pragmático en lugar de intentar sustituir la arquitectura de los transformers la startup se plantea mejorar la eficiencia de los modelos visuales existentes dentro de los estándares actuales de la IA generativa. Esa alineación con la infraestructura ya establecida es la razón principal por la que AWS decidió incluir el modelo de TBC en su catálogo.
Cómo funciona la IA biológica y sus primeros resultados
Proceso biológico
En el laboratorio de San Francisco, donde trabajan 35 empleados, las neuronas de rata y las derivadas de células madre humanas se cultivan sobre arrays de electrodos múltiples fabricados por la empresa suiza 3Brain. Cada array contiene hasta 4 096 electrodos que pueden estimular las neuronas con patrones eléctricos y registrar sus respuestas en tiempo real. El software de TBC traduce esas señales en «adaptadores» que se integran como plugins a los modelos de transformers de visión y video.
El primer objetivo fue el de los videos porque la disposición física de los electrodos permite mapear imágenes de forma directa sobre la cuadrícula. Al observar cómo las neuronas procesan esas imágenes, los investigadores extrajeron algoritmos que, una vez aplicados a los modelos de generación, mejoran la coherencia espacial y temporal del contenido.
Rendimiento y desafíos
En una prueba de concepto realizada el 30 de julio, el modelo de TBC se utilizó para afinar el sistema OASIS 500M de Decart, considerado un modelo de video de frontera. Los resultados mostraron una mejora de 2× en la calidad visual, una reducción de 4,4× en los costos de inferencia y una mejora superior a 3× en la coherencia de los videos generados. Además, TBC afirma que su versión es hasta cinco veces más rápida que el modelo de código abierto sobre el que se apoya, y que reduce significativamente el gasto energético durante la inferencia.
Sin embargo, el paso de la investigación a la producción plantea interrogantes. Ubhi preguntó si la tecnología mantendrá su rendimiento al generar videos de larga duración (por ejemplo, de diez minutos o una hora) sin perder fidelidad. Además, el mantenimiento de neuronas vivas exige infraestructura de laboratorio, lo que complica la escalabilidad y el control de costos.
El inversor Jeff Dean – reconocido investigador de IA y accionista de TBC – aconsejó inicialmente centrar los esfuerzos en modelos de video antes de ampliar el alcance a otras áreas. «Si logramos eso, el potencial para crear modelos más complejos e interesantes será enorme», comentó el presidente y COO Jon Pomeraniec.
Financieramente, TBC ha recaudado más de cincuenta millones de dólares. La ronda inicial de 25 M$ fue liderada por Primary Venture Partners y cerró en marzo; poco después se sumaron otros 25 M$, cifra que no se había anunciado previamente. Con el respaldo de AWS, la startup espera que su tecnología llegue a una base de clientes mucho más amplia, aunque todavía queda por comprobar si la computación biológica puede adaptarse a los volúmenes y requisitos de las empresas a gran escala.
