{"id":7464,"date":"2026-03-04T18:08:31","date_gmt":"2026-03-04T16:08:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.schooler.org.ua\/uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih\/"},"modified":"2026-03-04T18:08:31","modified_gmt":"2026-03-04T16:08:31","slug":"uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.schooler.org.ua\/it\/uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih\/","title":{"rendered":"Le cellule cerebrali umane ora giocano a “Doom”: un salto verso l’informatica organica"},"content":{"rendered":"

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 pu\u00f2 ora giocare al classico videogioco Doom<\/em>. 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. <\/p>\n

Da Pong agli sparatutto in prima persona<\/h3>\n

La svolta si basa sul lavoro precedente con \u201cDishBrain\u201d, 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<\/em> nel 2021. Tuttavia, Doom<\/em>, con le sue immagini dinamiche e le sue richieste in tempo reale, ha rappresentato una sfida molto pi\u00f9 grande. <\/p>\n

L\u2019innovazione chiave risiede nel nuovo \u201cCL1\u201d di Cortical Labs, che sostengono sia il primo computer biologico distribuibile al mondo. L\u2019interfaccia aperta di CL1, programmabile tramite Python, ha consentito allo sviluppatore indipendente Sean Cole di adattare il biocomputer per interpretare i dati visivi di Doom<\/em> come modelli di stimolazione elettrica per i neuroni. <\/p>\n

Perch\u00e9 \u00e8 importante: oltre il gioco<\/h3>\n

La capacit\u00e0 di eseguire Doom<\/em> \u00e8 molto pi\u00f9 di una semplice flessibilit\u00e0 tecnologica. Dimostra la capacit\u00e0 del biocomputer di apprendere in modo adattivo e diretto agli obiettivi in \u200b\u200btempo reale, un requisito fondamentale per applicazioni pi\u00f9 complesse. L\u2019apprendimento automatico tradizionale spesso richiede enormi quantit\u00e0 di dati e potenza di calcolo; questo approccio biologico suggerisce una potenziale alternativa che potrebbe essere pi\u00f9 efficiente in determinati compiti. <\/p>\n

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 attivit\u00e0 computazionali specializzate che mettono a dura prova i sistemi convenzionali basati sul silicio. <\/p>\n

La strada da percorrere<\/h3>\n

L’attuale biocomputer perde ancora frequentemente in Doom<\/em>, ma ha prestazioni migliori rispetto al gioco casuale. I ricercatori prevedono rapidi miglioramenti man mano che gli algoritmi si evolvono. La velocit\u00e0 del CL1 nel raggiungere questo livello ha superato anche i tipici sistemi di apprendimento automatico basati sul silicio. <\/p>\n

\n

“Si \u00e8 trattato di una pietra miliare importante, perch\u00e9 ha dimostrato un apprendimento adattivo e diretto agli obiettivi in \u200b\u200btempo reale”, ha affermato Brett Kagan, responsabile scientifico e responsabile delle operazioni di Cortical Labs. <\/p>\n<\/blockquote>\n

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\u2019ulteriore perfezionamento dell\u2019interfaccia tra neuroni e input digitali, nonch\u00e9 dal potenziamento delle reti neuronali per una maggiore potenza di elaborazione.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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