Un equipo de investigadores ha presentado Dragon Hatchling (BDH), una arquitectura de inteligencia artificial que se inspira en la estructura y dinámica del cerebro humano. Este modelo logra un rendimiento comparable al de los Transformers, como GPT-2, utilizando un enfoque novedoso basado en redes de neuronas que interactúan localmente y aplican principios de plasticidad sináptica. BDH podría marcar un antes y un después en el desarrollo de sistemas de razonamiento general, con implicaciones profundas para la interpretabilidad y la seguridad de la IA.

Investigadores del MIT han creado LinOSS, un modelo de IA inspirado en las oscilaciones neuronales del cerebro humano. Este sistema, basado en principios físicos, permite analizar secuencias de datos extremadamente largas sin perder estabilidad ni precisión. Supera a modelos anteriores como Mamba y ha sido reconocido como uno de los mejores trabajos presentados en la conferencia ICLR 2025. Con aplicaciones que van desde la salud hasta la conducción autónoma, LinOSS abre una nueva etapa en la inteligencia artificial.