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Stanford quiere construir un "gemelo digital" del cerebro humano con 14.000 horas de imágenes, y los expertos dudan de que alcance

El proyecto escaneará a unas 100 personas durante cinco años para entrenar un modelo de IA que prediga la actividad cerebral; la recolección todavía no empezó y el modelo aún no existe

Por Admin5 min de lectura3 de noviembre de 2026 - 22:14 HS

Ilustración de dos cerebros conectados por haces de luz sobre un fondo azul oscuro

El Instituto Wu Tsai de Neurociencias de la Universidad de Stanford anunció este 2 de noviembre el lanzamiento de un proyecto de gran escala para construir un "gemelo digital" del cerebro humano, según informó The Transmitter y recogió DiarioBitcoin. La iniciativa, llamada Stanford Digital Brain Project, busca entrenar un modelo de inteligencia artificial con imágenes cerebrales que el equipo planea recolectar durante los próximos cinco años. Por ahora el proyecto está en etapa de anuncio: la recolección de datos no empezó y el modelo propuesto todavía no existe.

El plan: 14.000 horas, 100 personas

Para alimentar el modelo, también llamado modelo fundacional, el equipo pretende reunir cerca de 14.000 horas de datos de aproximadamente 100 participantes. La primera de las 10 "campañas" de recolección previstas escaneará a 10 personas unas dos veces por semana durante un año, combinando dos tecnologías: la resonancia magnética funcional de 7 teslas, que registra cambios en el flujo sanguíneo con resolución cercana al milímetro pero con varios segundos de retraso respecto de la actividad neuronal, y la magnetoencefalografía con magnetómetros de bombeo óptico, que detecta los campos magnéticos del cerebro en escala de milisegundos, aunque localiza sus fuentes con menor precisión.

Al principio, los participantes verán videos y realizarán tareas simples de toma de decisiones durante los escaneos; más adelante jugarán videojuegos y completarán actividades en realidad virtual. El equipo, de casi una docena de investigadores de Stanford, prevé empezar a recolectar datos a principios del año próximo, compartirlos a través de la plataforma OpenNeuro y apoyarse en el clúster de GPU Marlowe de la universidad, según indicó Russell Poldrack, profesor de psicología involucrado en la iniciativa.

La hipótesis: un modelo fundacional del cerebro

La apuesta es que los modelos de IA entrenados con grandes volúmenes de datos cerebrales podrán predecir la actividad del cerebro y generar hipótesis que luego se pondrán a prueba en personas, explicó Dan Yamins, profesor asociado de psicología y ciencias de la computación. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, que se entrenan con datos a escala de internet, el proyecto partirá de modelos existentes que ya predicen parte de la actividad cerebral. Antes se entrenaron modelos como BrainLM y Brain-JEPA con miles de horas de resonancia en reposo de decenas de miles de personas, y TRIBE v2, de Meta, con más de 1.000 horas de 720 personas que veían películas, escuchaban pódcasts y leían.

Yamins sostiene que capturar cientos de horas de escáneres por persona debería permitir construir un modelo detallado, que luego podría adaptarse a otras personas con muchos menos datos. "Aunque nuestro objetivo es construir un modelo, nuestra actividad principal es la recolección de datos", afirmó.

Quién lo financia y qué se promete

El proyecto cuenta con el respaldo del inversionista de capital de riesgo Mark Stevens y su esposa, Mary Stevens, además de financiamiento adicional de la filántropa Clara Wu Tsai. Stanford declinó revelar el monto, por lo que la cifra comprometida no es pública. El objetivo final, según Poldrack, es construir modelos capaces de predecir la respuesta de una persona a un tratamiento, como la estimulación magnética transcraneal o el ultrasonido focalizado. Es una meta de investigación declarada, no una aplicación clínica anunciada ni una capacidad ya demostrada.

La iniciativa comparte nombre y "la misma visión general" con otro Digital Brain Project, el que Meta lanzó en agosto, aclaró Nikolaus Kriegeskorte, profesor de la Universidad de Columbia que participa en ese esfuerzo. Meta donó US$ 15 millones a ese proyecto, que busca recolectar 15.000 horas de imágenes; nueve equipos recibieron financiamiento y planean escanear inicialmente a al menos 90 participantes.

Las dudas de los especialistas

Mariya Toneva, del Instituto Max Planck de Sistemas de Software y ajena al proyecto, consideró que la iniciativa "es muy necesaria" y celebró que alguien comprometa recursos y tiempo para hacerla. Pero el reporte señala que ni siquiera los impulsores pueden decir cuántos datos serán suficientes, y que un modelo que prediga bien el cerebro podría revelar poco sobre cómo funciona. El propio Kriegeskorte admitió que los modelos actuales solo imitan porciones del cerebro, como la corteza visual, y predicen cerca de la mitad de la varianza de las respuestas observadas en esas regiones.

Bing Wen Brunton, de la Universidad de Washington, fue más escéptica sobre la premisa de que los modelos fundacionales funcionen para los datos cerebrales tan bien como para el lenguaje: "¿Cuál es la evidencia de que esto va a funcionar, además de que esperamos que funcione?". Advirtió también que las herramientas para intervenir el cerebro humano van por detrás de las que permiten medirlo, lo que dificulta comprobar si un modelo realmente se parece al cerebro. Caterina Gratton, de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, sostuvo que incluso una cohorte pequeña permite probar la premisa básica: "¿Podemos siquiera hacer algún cerebro digital que sea una simulación razonable de una sola persona?". De lograrse, dijo, "eso ya nos da un punto de partida".

Por ahora, lo concreto es un plan de cinco años y una pregunta abierta. Su utilidad científica real, y la posibilidad de que algún día sirva para orientar tratamientos, queda por demostrar.

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