La carrera por emular el cerebro humano –o al menos aproximarse a él– acaba de sumar un nuevo protagonista. Investigadores de la Universidad de Zhejiang y de su laboratorio asociado han presentado Wukong, también conocido como Darwin Monkey, un superordenador que replica, de manera parcial, la complejidad neuronal de un primate. El sistema está construido sobre una arquitectura neuromórfica y cuenta con más de 2.000 millones de neuronas artificiales y 100.000 millones de sinapsis, una cifra que lo sitúa en paralelo con la estructura cerebral de un macaco.
Más que un simple hito en computación, se trata de una plataforma que puede servir tanto para la investigación en neurociencia como para abrir nuevas vías en la inteligencia artificial de propósito general.
A diferencia de los procesadores tradicionales, que trabajan con impulsos binarios continuos, Wukong se basa en las llamadas redes neuronales espinosas (Spiking Neural Networks o SNN). Este tipo de sistemas busca imitar el funcionamiento real del cerebro, en el que las neuronas no transmiten información de forma constante, sino a través de descargas intermitentes que dependen de estímulos eléctricos. De este modo, se acerca más a la lógica biológica que al esquema digital clásico, lo que permite simular procesos cognitivos y sensoriales con un nivel de realismo hasta ahora difícil de alcanzar.
Del silicio a las sinapsis
El interés científico es evidente: contar con un superordenador que reproduzca la escala neuronal de un primate ofrece una herramienta sin precedentes para estudiar enfermedades neurológicas, probar hipótesis sobre la memoria o la plasticidad sináptica y modelar comportamientos complejos. Según la literatura publicada en revistas como Nature Neuroscience, las SNN tienen la capacidad de ofrecer modelos más robustos para explorar cómo se originan patologías como el Alzheimer o el Parkinson, abriendo la puerta a ensayos virtuales menos costosos y más rápidos que los experimentos convencionales en laboratorio.
Pero el impacto no se limita al ámbito biomédico. Wukong es, a ojos de sus creadores, un paso más hacia la inteligencia artificial general (AGI), un concepto que apunta a sistemas capaces de razonar, adaptarse y aprender con la flexibilidad que caracteriza al ser humano. A diferencia de los modelos actuales –como GPT o Gemini–, que destacan en tareas específicas pero carecen de comprensión profunda, la arquitectura neuromórfica permite concebir un futuro en el que los ordenadores procesen información contextual, aprendan de la experiencia y actúen en entornos cambiantes con mayor autonomía.
Ambición tecnológica y geopolítica
China no es la primera en explorar esta vía. En Europa, el Human Brain Project lleva más de una década investigando en supercomputación neuromórfica, con hitos como SpiNNaker, un sistema desarrollado en la Universidad de Mánchester capaz de simular hasta mil millones de neuronas en tiempo real. En Estados Unidos, la DARPA ha financiado proyectos similares, como TrueNorth de IBM. Sin embargo, Wukong destaca porque logra escalar el modelo a una magnitud cercana a la de un cerebro de primate completo, lo que refuerza la ambición de Pekín por situarse en la vanguardia tecnológica.
En última instancia, Wukong no es solo un experimento de laboratorio, sino un símbolo de hacia dónde se dirige la computación en la próxima década. La pregunta de fondo sigue siendo doble: ¿hasta qué punto es posible replicar la conciencia y el razonamiento humano en un chip? y, en paralelo, ¿qué implicaciones éticas y sociales tendrá disponer de máquinas con capacidades cognitivas cada vez más cercanas a las nuestras?
