Este 2025 ha sido al menos para mi, un año de profundos cambios en muchos sentidos, muchos de ellos iniciados por la irrupción de la IA en mi sector y mercado de manera abrupta, hablando claro, con todo el avance exponencial que está sucediendo en muchas áreas, intentar pensar en el futuro a 5 años es ya imposible, pero este post trata de un tema muy profundo que tocará la base misma de la consciencia con un periodo diría entre 1 y 3 años; esa frontera que se creía imposible que rompiera la IA, pues bien, estamos ya a las puertas no solo de redefinir las actividades humanas, esto ya es pasado y asumido, ni tampoco de definir la vida biológica, esto también ya está superado, ahora la última barrera a mi parecer en penetrar es la pregunta: ¿Qué es la consciencia?, ¿Podemos crear consciencia artificial?, ¿Si la creamos, y la unimos con la vida artificial que pasará?, ¿La humanidad habrá creado por primera vez «vida biológica artificial consciente», pues bien, todo esto inicia con las “neuronas artificiales”, las cuales ya no son postureo de keynote, son hardware que empieza a comportarse peligrosamente parecido a tejido vivo. Y sí, esto reescribe nuestras reglas del juego creativo, empresarial, ético, creencias, espiritualidad, de la vida misma tal y como la conocemos.
Neuronas que no son biología… pero se le acercan
En laboratorio ya existen neuronas orgánicas electroquímicas (c-OECN) que disparan picos, modulan iones y reproducen un puñado de rasgos “de libro” de una neurona real. No es humo: Nature Materials publicó una c-OECN con comportamiento biorealista; y equipos en Linköping mostraron estimulación de nervios biológicos con dispositivos orgánicos. Más: Nature Nanotechnology presentó neuronas atómicamente delgadas que procesan luz y electricidad en el mismo bicho — feed-forward y feedback integrados; y Nature Communications acaba de enseñar “trans-neuronas” reconfigurables con memristores que imitan distintos tipos neuronales. La revisión de 2023 en PMC pone el mapa: avanzamos en sinapsis, neuronas y conductas “inteligentes”, pero la equivalencia total con biología todavía no. (Nature)
No estamos aún en un mundo donde “neurona artificial = neurona biológica” de manera completa. Todavía hay brechas: voltajes, escalabilidad, durabilidad, integración con tejido vivo, complejidad del entorno (sinapsis múltiples, plasticidad, microambiente).
Estamos construyendo materia que calcula como sistema nervioso, con consumo bajísimo y señales híbridas. Computación que “siente” y adapta. El siguiente salto no será un modelo más grande, será materia que aprende.
Varios artículos que hablan sobre el tema.
1. “Constructing artificial neurons with functional parameters that closely emulate biological neurons”
Constructing artificial neurons with functional parameters that closely emulate biological neurons — Fu et al., 2025. Nature
Qué hace: Los autores demuestran neuronas artificiales que no solo imitan la función de las reales, sino también parámetros clave (amplitud de señal, energía de disparo, respuesta en frecuencia) que hasta ahora “no coincidían” con las biológicas.
Relevancia: Esto va justo en línea con lo que mencionaba tu enlace de DW: “neuronas artificiales que funcionan como las reales”.
Lo que conviene cuestionar: ¿Cuál es el entorno de prueba (in vitro, en tejido vivo)? ¿Cuánto duran? ¿Qué tan escalables son? Siempre los “primeros prototipos” tienen limitaciones.
2. “Artificial transneurons emulate neuronal activity in different modalities”
Artificial transneurons emulate neuronal activity in different modalities — Midya et al., 2025. Nature
Qué hace: Presentan dispositivos que llaman “transneurones” que pueden reconfigurar su comportamiento para emular varias neuronas biológicas desde un solo dispositivo.
Relevancia: Muy interesante para tu línea de diseño algorítmico/computacional, porque habla de “multipropósito” y reconfiguración, lo cual resuena con geometría computacional y diseños dinámicos.
Limitación: Todavía “emular” no es “ser biológica”. Hay que ver qué tan cercanos están los tiempos, los voltajes, la integridad con tejido vivo, etc.
3. “Biological function simulation in neuromorphic devices”
Biological function simulation in neuromorphic devices — Chen et al., 2023. PMC
Qué hace: Revisión amplia que aborda cómo los dispositivos neuromórficos (hardware inspirado en el cerebro) simulan funciones biológicas (sin necesariamente “ser” neuronas biológicas).
Relevancia: Buena base para entender el estado del arte, y para situar críticamente cualquier avance como “¿qué tan cercano estamos a la biología real?”.
Utilidad para ti: Te ayuda a formular preguntas de diseño algorítmico sobre “qué características quedan fuera” vs “qué ya está dentro”.
4. “Artificial neurons mimic complex brain abilities for next-generation AI computing”
Artificial neurons mimic complex brain abilities for next‑generation AI computing — (not exact paper title, pero corresponde a un artículo en la web de la University of Oxford, 2023) Universidad de Oxford
Qué dice: Científicos crearon “neuronas artificiales” atomicamente delgadas capaces de procesar señales de luz y eléctricas.
Relevancia: Desde tu perfil de creador de sistemas 3D/procedurales, esto es un “antes y después”: la integración de materiales ultra-finos + funciones híbridas (óptica+eléctrica).
Precaución: Es más hardware/función de señal que “biología real”.
5. “Artificial nerve cells – almost like biological”
Conductance‑based organic electrochemical neuron (c‑OECN) — artículo del equipo de la Linköping University, 2023. liu.se
Qué hace: Neurona orgánica artificial (“c-OECN”) que imita ~15 de las ~20 características que definen una neurona biológica, según sus autores.
Relevancia: En el terreno “biología+electrónica híbrida”, que podría abrir hacia interfaces cerebro-máquina, etc.
Limitación: “~15 de 20 características” implica que aún no hablamos de equivalencia total.
Puntos a tomar en cuenta para entender el futuro que viene
- De software que infiere → a materia que decide. Pasamos de estadísticas en la nube a sensores-actuadores con memoria que ejecutan lógica en el borde del mundo físico (edge). Sistemas que no esperan a tu servidor para “pensar”. (OAE Publishing)
- De redes fijas → a morfologías vivas. Memristores y OECNs permiten plasticidad y reconfiguración continua. Lo que hoy es “producto” mañana es “organismo técnico” con homeostasis acotada. (Nature)
- De UX → a neuro-interacción. Si tu interfaz no conversa con tiempos biológicos (ms–Hz, latencias sensoriales, habituación), estás fuera. (PubMed)
- Falacia. “Igual que una neurona real” aún no, falta, pero va en camino. Coincidimos en varias métricas (frecuencias de disparo, modulación iónica), pero no en toda la biología: plasticidad multiescala, metabolismo, microambiente. (Nature)
- Integración con tejido. Estimular nervios ≠ integrarse de forma crónica y segura. (liu.se)
- Seguridad y trazabilidad. Si un sistema aprende en hardware y en el borde, el log no vive en tu servidor. Habrá que diseñar “cajas negras” auditables y kill-switch físicos. (La literatura avisa de la complejidad emergente). (PubMed)
- Edge inteligente ultra-eficiente. Sensores memristivos/neuronales para mantenimiento predictivo, salud, robótica blanda, wearables clínicos. Coste energético ínfimo + latencia cero. (OAE Publishing)
- Interacción multimodal luz-electricidad. Las neuronas 2D aceptan óptica y eléctrica: visión + control motor en el mismo plano de materiales. Arquitecturas WTA (winner-take-all) on-device. Diseño de productos con “sentidos” embebidos. (PubMed)
- Materiales que computan forma. Para arquitectura/industria: superficies que “perciben” vibración, temperatura, esfuerzo, y actúan. El material deja de ser pasivo: se vuelve algoritmo. (Sí, esto es poesía computacional y negocio crudo a la vez). (OAE Publishing)
- Construir primero, pensar después. Sin hoja de riesgos, métricas biológicas y protocolo ético, no hay proyecto. Punto.
- Cloud-dependencia por vicio. Si todo pasa por la nube, tu latencia mata valor. Lleva inteligencia al borde. (OAE Publishing)
- Diseño “para humanos promedio”. Hay que diseñar a ritmos neuronales reales y con variabilidad humana; si no, tu interfaz será ruido. (PubMed)
- Ingeniería neuro-informada. Mapea características biológicas que sí puedes emular (ventanas de disparo, adaptación, refractario) y las que no. Compensa con arquitectura. (Nature)
- Prototipos con biocompatibilidad y ciclo de vida. Desde el primer boceto: materiales, encapsulado, degradación, reciclaje. (Más barato que apagar crisis luego). (liu.se)
- Observabilidad de materia. Logs físicos: estados de dispositivos, histéresis, deriva iónica. Auditoría como feature, no como parche. (PubMed). En tres capas superpuestas:
- Infraestructura: materiales y foundries para OECN/memristores (licencias, suministros).
- Módulos: sensores-actuadores “neurales” plug-and-play para salud, robótica, IoT industrial.
- SaaS de materia: gemelos digitales + firmware de aprendizaje local + compliance. El lock-in sano estará en la observabilidad y la seguridad del ciclo completo. (OAE Publishing)
Más cambios vertiginosos profundos en la realidad
Cuando la materia aprende, la distinción entre “objeto” y “sujeto técnico” se difumina. Tu silla puede detectar tu postura, tu pared puede atenuar estrés acústico en tiempo real, tu prótesis puede anticipar micro-intenciones motoras. No es magia: es plasticidad implementada. Y sí, requiere responsabilidad adulta: límites, reversibilidad, derecho a apagar.
Y si has llegado hasta aqui, te regalo esto que te hará millonrío si lo sabes aplicar:
La riqueza no será del que “tenga más datos”, sino del que sincronice tiempos biológicos con tiempos de sistema y convierta fricción en elegancia.
Mi perspectica es que la IA viene a ayudarnos para diseñar coreografiando ritmos entre nuevos cuerpos bio-artificiales, sensores y deseos mezclados entre la consciencia humana y artificial. Si no respetas los ritmos, la danza entre ellos se caerá todo. Si los domas, creas realidades nuevas, riqueza.
Para profundizar
- c-OECN biorealista en Nature Materials. (Nature)
- Neuronas orgánicas que estimulan nervios (Linköping). (liu.se)
- Neuronas 2D opto-electro con feedback/feedforward (Nature Nanotechnology + notas Oxford/UT Austin). (PubMed)
- Trans-neuronas memristivas reconfigurables (Nature Communications, 2025). (Nature)
- Revisión de funciones biológicas en neuromórficos (2023, acceso abierto). (PubMed)
Mi insta: @rodrickrfr