I ricercatori dei Cortical Labs in Australia hanno raggiunto un traguardo significativo nel campo del bioinformatica: un computer alimentato da cellule cerebrali umane coltivate in laboratorio può ora giocare al classico videogioco Doom. Pur non essendo ancora un giocatore professionista, questo rappresenta un importante passo avanti nello sviluppo di tecnologie organiche ibride che fondono sistemi biologici e basati sul silicio.
Da Pong agli sparatutto in prima persona
La svolta si basa sul lavoro precedente con “DishBrain”, un precedente biocomputer che utilizzava circa 800.000 neuroni umani. DishBrain ha dimostrato il potenziale di questi circuiti biologici imparando con successo a giocare a Pong nel 2021. Tuttavia, Doom, con le sue immagini dinamiche e le sue richieste in tempo reale, ha rappresentato una sfida molto più grande.
L’innovazione chiave risiede nel nuovo “CL1” di Cortical Labs, che sostengono sia il primo computer biologico distribuibile al mondo. L’interfaccia aperta di CL1, programmabile tramite Python, ha consentito allo sviluppatore indipendente Sean Cole di adattare il biocomputer per interpretare i dati visivi di Doom come modelli di stimolazione elettrica per i neuroni.
Perché è importante: oltre il gioco
La capacità di eseguire Doom è molto più di una semplice flessibilità tecnologica. Dimostra la capacità del biocomputer di apprendere in modo adattivo e diretto agli obiettivi in tempo reale, un requisito fondamentale per applicazioni più complesse. L’apprendimento automatico tradizionale spesso richiede enormi quantità di dati e potenza di calcolo; questo approccio biologico suggerisce una potenziale alternativa che potrebbe essere più efficiente in determinati compiti.
Le implicazioni a lungo termine si estendono ben oltre i giochi. Cortical Labs prevede che i biocomputer possano alimentare arti robotici, eseguire programmi digitali o persino gestire attività computazionali specializzate che mettono a dura prova i sistemi convenzionali basati sul silicio.
La strada da percorrere
L’attuale biocomputer perde ancora frequentemente in Doom, ma ha prestazioni migliori rispetto al gioco casuale. I ricercatori prevedono rapidi miglioramenti man mano che gli algoritmi si evolvono. La velocità del CL1 nel raggiungere questo livello ha superato anche i tipici sistemi di apprendimento automatico basati sul silicio.
“Si è trattato di una pietra miliare importante, perché ha dimostrato un apprendimento adattivo e diretto agli obiettivi in tempo reale”, ha affermato Brett Kagan, responsabile scientifico e responsabile delle operazioni di Cortical Labs.
Questo risultato evidenzia una tendenza crescente nel calcolo bioibrido, in cui le cellule viventi sono integrate con sistemi artificiali. Il futuro di questo campo dipende dall’ulteriore perfezionamento dell’interfaccia tra neuroni e input digitali, nonché dal potenziamento delle reti neuronali per una maggiore potenza di elaborazione.
