Resumen: los autómatas celulares neuronales (NCA) representan un marco poderoso para modelar la autoorganización biológica, extendiendo los sistemas clásicos basados en reglas con reglas de actualización capacitables, diferenciables (o evolucionables) que capturan la dinámica autorreguladora adaptativa de la materia viva. Al integrar las redes neuronales artificiales (ANN) como centros de toma de decisiones locales y reglas de interacción entre agentes localizados, NCA puede simular procesos a través de escalas moleculares, celulares, de tejido y a nivel de sistema, que ofrece una perspectiva de arquitectura de competencia multiescala sobre la evolución, el desarrollo, la regeneración, la edad, la morfogénesis y el control robótico y el control robótico. Estos modelos no solo reproducen patrones objetivo inspirados biológicamente, sino que también se generalizan a condiciones novedosas, lo que demuestra robustez a las perturbaciones y la capacidad de adaptación y razonamiento abiertos. Dado su inmenso éxito en los desarrollos recientes, aquí revisamos la literatura actual de los NCA que son relevantes principalmente para aplicaciones biológicas o de bioingeniería. Además, enfatizamos que más allá de la biología, los NCA muestran una dinámica sólida y generalizada dirigida por objetivos sin control centralizado, por ejemplo, en control o regeneración de morfologías robóticas compuestas o incluso en tareas de razonamiento de vanguardia como ARC-AGI-1. Además, los mismos principios de refinamiento del estado iterativo recuerdan a la inteligencia artificial generativa (AI) moderna, como los modelos de difusión probabilística. Su comportamiento autorregulador de gobierno es la restricción de interacciones completamente localizadas, sin embargo, su comportamiento colectivo escala en resultados coordinados a nivel de sistema. Por lo tanto, argumentamos que los NCA constituyen un paradigma computacionalmente delgado computacionalmente que no solo une ideas fundamentales de la biología multiescala con IA generativa moderna, sino que tiene el potencial de diseñar inteligencia colectiva verdaderamente bioinspirada capaz de razonamiento y control jerárquico.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 15 de septiembre de 2025.
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