O que antes exigia meses ou anos de trabalho laboratorial especializado pode agora ser feito em horas ou dias graças à sua plataforma integrada.
Numa altura em que empresas em todo o mundo correm para construir mais centros de dados para alimentar modelos de inteligência artificial (IA), investigadores estudam 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 da modelização de doenças à robótica e à inteligência artificial (IA).
O sistema, designado CL1, funciona através do cultivo de neurónios a partir de células estaminais, que são depois colocados em chips capazes de enviar e receber sinais elétricos.
“Estamos a usar estas células numa perspetiva mais de engenharia, para construir algo que nunca existiu e que pode ter propriedades que nunca pudemos aproveitar. E, até agora, os resultados são muito animadores”, afirmou 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 se podem transformar em neurónios”, acrescentou Kagan.
A empresa diz estar a trabalhar em infraestruturas de computação biológica em Melbourne e Singapura, onde várias unidades do sistema poderão ser instaladas e acedidas remotamente.
Em que é que difere do chip convencional de silício?
O CL1 permite interagir diretamente com os neurónios, enviando sinais elétricos como dados 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 computação.
Ao contrário dos computadores convencionais baseados em silício, este sistema, do tamanho de uma caixa de sapatos, utiliza culturas de células vivas que necessitam de um líquido rico em nutrientes para sobreviver, numa abordagem por vezes descrita como “wetware”.
Segundo a Cortical Labs, cerca de 120 unidades deste sistema alimentam atualmente um pequeno centro de dados em Melbourne, na Austrália.
Embora a ideia de cultivar neurónios em laboratório não seja nova, a Cortical Labs afirma ter conseguido algo diferente: normalizou um sistema que facilita a ligação de culturas celulares a interfaces eletrónicas, em vez de depender de configurações laboratoriais complexas e feitas à medida.
Biologia humana revela eficiência
Procedimentos que antes exigiam meses ou anos de trabalho laboratorial especializado podem agora ser feitos em horas ou dias graças à plataforma integrada, segundo a empresa.
Interagir com neurónios biológicos desta forma pode 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, seres humanos, não precisamos de enormes quantidades de dados”, disse Kagan.
“Tenho uma filha pequena e, para ela aprender o que é um cão, basta-lhe ver duas ou três imagens de um cão. O machine learning precisa de dezenas de milhares, centenas de milhares, consoante a tarefa. Nós também lidamos bem com a incerteza, com informação ruidosa”, acrescentou.
O uso de células de origem humana pode também ter aplicações na investigação. Como os neurónios são cultivados a partir de amostras de dadores, podem refletir características genéticas, permitindo aos cientistas estudar, em laboratório, como é que as células respondem a diferentes tratamentos.
Apesar disso, sublinha Kagan, os computadores tradicionais baseados em silício continuam a ser muito mais eficazes em cálculos matemáticos rápidos e rigorosos. Os avanços nos sistemas de IA atuais podem estar a aproximar-se de limites práticos, uma vez que exigem quantidades cada vez maiores de dados e de capacidade de computação.
Segundo o cofundador, os sistemas do futuro deverão integrar abordagens biológicas e baseadas em silício para alcançar capacidades que nenhuma delas conseguiria oferecer isoladamente.
“O futuro da computação passa por tirarmos partido de 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 poderão ir as abordagens atuais.
“Se estiver a usar apenas uma rede plana de neurónios humanos, não creio que existam grandes vantagens em relação aos sistemas tradicionais baseados em silício”, afirmou à Euronews Next 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.
Segundo o investigador, estruturas cerebrais tridimensionais mais complexas, conhecidas como organoides, podem ter maior potencial, embora continuem a ser experimentais.
Questões éticas em torno da biologia na computação
O uso de células humanas em computação levanta questões éticas, embora os investigadores defendam que o grau de preocupação depende da complexidade do sistema.
Muotri afirma não ver grandes problemas em redes mais simples de neurónios humanos, como as usadas por empresas como a Cortical Labs.
No entanto, alerta que estruturas cerebrais mais complexas podem colocar desafios.
“A organização anatómica do tecido pode gerar algum tipo de experiência numa placa de Petri”, disse. “Isto pode criar uma certa forma de consciência e algumas pessoas poderão sentir-se desconfortáveis com essa ideia.”
Estas preocupações, acrescentou, podem exigir novas regras e mecanismos de supervisão à medida que a tecnologia evolui.
Kagan considera que a abordagem da Cortical Labs pode oferecer vantagens éticas, ao reduzir a necessidade de testes em animais e permitir um maior controlo sobre os sistemas biológicos.
“Consideramos que esta é uma abordagem muito melhor”, concluiu.