Os cientistas descobriram uma forma de integrar células cerebrais humanas vivas em sistemas de computação e podem potencialmente tornar obsoleto o “A” da IA.
Um artigo de investigação publicado formalmente hoje na revista Nature Electronics apresenta o trabalho de cientistas da Universidade de Indiana Bloomington, explicando um novo sistema denominado “Brainoware” que, segundo eles, utiliza organoides do cérebro humano para realizar tarefas avançadas de IA. Estes organóides – massas de células ou tecidos cultivados artificialmente que se assemelham a um órgão – estão atualmente montados numa matriz de multielectrodos de alta densidade e são atualmente bastante primitivos. No entanto, os investigadores esperam que a sua utilização abra caminho a biocomputadores que possam executar as mesmas tarefas que os computadores, mas com um consumo mínimo de energia.
“Um cérebro humano gasta normalmente cerca de 20 watts, ao passo que o atual hardware de IA consome cerca de 8 milhões de watts, para conduzir uma RNA (rede neural artificial) comparativa”, afirma o documento de investigação. “O Brainoware pode fornecer informações adicionais para a computação de IA porque os organoides cerebrais podem fornecer BNNs (redes neurais biológicas) com complexidade, conetividade, neuroplasticidade e neurogénese, bem como baixo consumo de energia e aprendizagem rápida. “
Introduzindo o “Brainoware”: estruturas em miniatura semelhantes a cérebros feitas de células humanas, conhecidas como organoides cerebrais, que estão a ser utilizadas como IAs vivas para realizar tarefas como a resolução de equações complexas 1/8https://t.co/nuCNOWNf3j
– Michael Le Page (@mjflepage.bsky.social) (@mjflepage) 14 de março de 2023
Os cérebros humanos consomem muito menos energia e aprendem muito mais depressa, pelo que alguns investigadores vêem a biocomputação como o caminho a seguir”, escreveu Michael Le Page no Twitter, em março, mas observou que levar o campo até ao limite poderia levantar questões espinhosas.
Le Page citou a neurobióloga do desenvolvimento de Cambridge, Madeline Lancaster, que disse: “Se isto os leva para além de um limite ético é algo que queremos certamente evitar, e a comunidade científica e ética está a reunir-se para definir onde estaria esse limite. “
O Brainoware envia e recebe informações do organoide cerebral através de “computação de reservatório adaptável”. Este método permite uma aprendizagem não supervisionada a partir de dados de treino, que podem ainda moldar a conetividade funcional do organoide. O potencial prático do sistema foi demonstrado através de tarefas como o reconhecimento da fala, em que distinguia as vozes dos oradores individuais com uma precisão crescente após o treino.
Por exemplo, os organóides foram treinados para identificar a voz de um indivíduo num conjunto de 240 clips áudio de oito pessoas a pronunciar sons de vogais japonesas. Após o treino, os organóides conseguiram completar a tarefa com mais de 70% de precisão.
No entanto, a ciência ainda está longe de construir robots vivos. Os organóides só conseguiram identificar um orador, não compreender o discurso, o que significa que há um caminho muito longo e sinuoso antes de a tecnologia conseguir uma utilização prática em medicina ou engenharia.
Titouan Parcollet, da Universidade de Cambridge, disse à revista New Scientist que o potencial da biocomputação é vasto, mas admitiu que “os actuais modelos de aprendizagem profunda são, na verdade, muito melhores do que qualquer cérebro em tarefas específicas e orientadas”.
Os investigadores também alertaram para o facto de os seus “organóides actuais ainda sofrerem de elevada heterogeneidade, baixo rendimento de geração, necrose/hipóxia e várias viabilidades”, o que os torna inviáveis neste momento para outros fins que não a investigação.
Paralelamente ao desenvolvimento do Brainoware, a IA tem sido aplicada de forma criativa em domínios como os cuidados de saúde, com inovações que ajudam a restaurar a mobilidade de tetraplégicos e modelos de IA capazes de ler mentes. Em conjunto, estes avanços realçam a natureza versátil e transformadora das tecnologias de IA.
