O que antes exigia meses ou anos de trabalho especializado em laboratório pode agora ser feito em horas ou dias graças à sua plataforma integrada.
À medida que empresas em todo o mundo correm para construir mais centros de dados para alimentar modelos de inteligência artificial (IA), investigadores analisam se células humanas vivas podem ser usadas em sistemas de computação.
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Uma start-up australiana afirma ter criado o primeiro dispositivo do mundo que permite aos utilizadores “executar código” em células cerebrais humanas vivas.
A Cortical Labs desenvolveu um sistema que combina neurónios cultivados em laboratório com hardware de silício, permitindo explorar aplicações que vão da neurociência e modelização de doenças à robótica e à inteligência artificial (IA).
O sistema, CL1, funciona fazendo crescer neurónios a partir de células estaminais e colocando-os em chips capazes de enviar e receber sinais elétricos.
“Estamos a usar estas células de uma forma mais próxima da engenharia, para construir algo que praticamente nunca existiu e que pode ter propriedades que nunca fomos capazes de explorar. E, até agora, os resultados são muito entusiasmantes”, disse Brett J. Kagan, diretor científico e diretor de operações da Cortical Labs, à Euronews Next.
“Basta um pouco de sangue ou de pele para gerar um fornecimento indefinido destas células, que depois podem ser transformadas em neurónios”, acrescentou Kagan.
A empresa afirma estar a trabalhar em instalações de computação biológica em Melbourne e Singapura, onde várias unidades do sistema poderão ser instaladas e acedidas remotamente.
Em que difere do chip de silício convencional
O CL1 permite aos utilizadores interagir diretamente com os neurónios, enviando sinais elétricos de entrada e interpretando em tempo real a forma como as células respondem.
Tal como os sistemas de computação convencionais, recorre a chips de silício, mas estes estão equipados com microelétrodos que comunicam com neurónios vivos, enviando sinais e lendo as respetivas respostas como parte do processo de cálculo.
Ao contrário dos computadores tradicionais baseados em silício, o sistema, do tamanho de uma caixa de sapatos, usa culturas de células vivas que precisam de um líquido rico em nutrientes para sobreviver, uma abordagem por vezes descrita como “wetware”.
Cerca de 120 unidades deste sistema alimentam um pequeno centro de dados em Melbourne, na Austrália, segundo a Cortical Labs.
Embora a ideia de fazer crescer neurónios em laboratório não seja nova, a Cortical Labs afirma ter conseguido algo diferente: normalizar um sistema que facilita a ligação de culturas celulares a interfaces eletrónicas, em vez de exigir configurações laboratoriais complexas e feitas à medida.
Eficiência da biologia humana
O que antes exigia meses ou anos de trabalho laboratorial especializado pode agora ser feito em horas ou dias graças à plataforma integrada da empresa, afirma a Cortical Labs.
Interagir com neurónios biológicos desta forma poderá tornar a computação mais eficiente em termos energéticos e mais adaptável do que os sistemas convencionais.
“A biologia é incrivelmente eficiente do ponto de vista energético. Nós, humanos, não precisamos de enormes quantidades de dados”, afirmou Kagan.
“Tenho uma filha pequena e, para ela aprender o que é um cão, basta ver duas ou três imagens de um cão. A aprendizagem automática precisa de ver dezenas de milhares, centenas de milhares de exemplos, consoante a tarefa. Também conseguimos lidar com a incerteza, com informação ruidosa”, acrescentou.
O recurso a células de origem humana pode ainda ter aplicações na investigação. Como os neurónios são cultivados a partir de amostras de dadores, podem refletir características genéticas, permitindo aos cientistas estudar num ambiente de laboratório como é que as células respondem a diferentes tratamentos.
Ainda assim, os computadores tradicionais baseados em silício continuam muito mais eficazes em cálculos matemáticos rápidos e precisos, indicou Kagan. Os avanços nos sistemas atuais de IA podem estar a aproximar-se de limites práticos, já que exigem quantidades cada vez maiores de dados e de capacidade de computação.
Em vez disso, os sistemas do futuro deverão integrar abordagens biológicas e baseadas em silício para alcançar capacidades que nenhuma delas conseguiria oferecer sozinha, referiu o cofundador.
“O futuro da computação passa por aproveitar todas as ferramentas de que dispomos para obter o melhor resultado”.
Alguns especialistas concordam que os sistemas biológicos oferecem vantagens como baixo consumo de energia e adaptabilidade, mas questionam até onde podem ir as abordagens atuais.
“Se estiver apenas a usar uma rede plana de neurónios humanos, não acredito que haja grandes vantagens em relação aos sistemas tradicionais baseados em silício”, disse Alysson R. Muotri, diretor do Sanford Stem Cell Education and Integrated Space Stem Cell Orbital Research (ISSCOR) Center da Universidade da Califórnia em San Diego, nos Estados Unidos, à Euronews Next.
Segundo o investigador, estruturas tridimensionais mais complexas, semelhantes ao cérebro, conhecidas como organoides, poderão oferecer maior potencial, embora continuem a ser experimentais.
Questões éticas sobre o uso de biologia na computação
O uso de células humanas em computação levanta questões éticas, embora os investigadores defendam que o nível de preocupação depende da complexidade do sistema.
Muotri afirmou não ver grandes problemas nas redes mais simples de neurónios humanos, como as usadas por empresas como a Cortical Labs.
No entanto, alertou que estruturas mais complexas, semelhantes ao cérebro, podem colocar desafios.
“A organização anatómica do tecido… pode provavelmente gerar algum tipo de experiência numa placa”, afirmou. “Isto pode criar alguma forma de consciência… e pode haver pessoas que se sintam desconfortáveis ao saber disso.”
Estas preocupações, acrescentou, podem vir a exigir novas regras e mecanismos de supervisão à medida que a tecnologia evolui.
Kagan defendeu que a abordagem da Cortical Labs pode trazer vantagens éticas, nomeadamente ao reduzir a necessidade de testes em animais e ao permitir maior controlo sobre sistemas biológicos.
“Consideramos que esta é uma abordagem muito melhor”, concluiu.