{"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\/pt\/uk-uaklitini-ljudskogo-mozku-teper-grajut-u-doom-krok-do-organichnih\/","title":{"rendered":"C\u00e9lulas cerebrais humanas agora jogam ‘Doom’: um salto em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 computa\u00e7\u00e3o org\u00e2nica"},"content":{"rendered":"

Pesquisadores do Cortical Labs, na Austr\u00e1lia, alcan\u00e7aram um marco significativo na biocomputa\u00e7\u00e3o: um computador alimentado por c\u00e9lulas cerebrais humanas cultivadas em laborat\u00f3rio agora pode jogar o cl\u00e1ssico videogame Doom<\/em>. Embora ainda n\u00e3o seja um jogador profissional, isso representa um grande passo no desenvolvimento de tecnologias org\u00e2nicas h\u00edbridas que combinam sistemas biol\u00f3gicos e baseados em sil\u00edcio. <\/p>\n

Do Pong aos jogos de tiro em primeira pessoa<\/h3>\n

A descoberta baseia-se em trabalhos anteriores com o “DishBrain”, um biocomputador anterior que usava cerca de 800 mil neur\u00f4nios humanos. DishBrain demonstrou o potencial desses circuitos biol\u00f3gicos ao aprender com sucesso a jogar Pong<\/em> em 2021. No entanto, Doom<\/em>, com seus visuais din\u00e2micos e demandas em tempo real, representou um desafio muito maior. <\/p>\n

A principal inova\u00e7\u00e3o est\u00e1 no novo \u201cCL1\u201d da Cortical Labs, que eles afirmam ser o primeiro computador biol\u00f3gico implant\u00e1vel do mundo. A interface aberta do CL1, program\u00e1vel via Python, permitiu ao desenvolvedor independente Sean Cole adaptar o biocomputador para interpretar dados visuais de Doom<\/em> como padr\u00f5es de estimula\u00e7\u00e3o el\u00e9trica para os neur\u00f4nios. <\/p>\n

Por que isso \u00e9 importante: al\u00e9m dos jogos<\/h3>\n

A capacidade de executar Doom<\/em> \u00e9 mais do que apenas uma flexibilidade tecnol\u00f3gica. Ele demonstra a capacidade do biocomputador para aprendizagem adaptativa e direcionada a objetivos em tempo real, um requisito fundamental para aplica\u00e7\u00f5es mais complexas. O aprendizado de m\u00e1quina tradicional geralmente requer enormes conjuntos de dados e poder computacional; esta abordagem biol\u00f3gica sugere uma alternativa potencial que poderia ser mais eficiente em determinadas tarefas. <\/p>\n

As implica\u00e7\u00f5es a longo prazo v\u00e3o muito al\u00e9m dos jogos. A Cortical Labs prev\u00ea biocomputadores alimentando membros rob\u00f3ticos, executando programas digitais ou at\u00e9 mesmo lidando com tarefas computacionais especializadas que sobrecarregam os sistemas convencionais baseados em sil\u00edcio. <\/p>\n

O caminho a seguir<\/h3>\n

O biocomputador atual ainda perde frequentemente em Doom<\/em>, mas tem um desempenho melhor do que em jogos aleat\u00f3rios. Os pesquisadores antecipam melhorias r\u00e1pidas \u00e0 medida que os algoritmos evoluem. A velocidade do CL1 para atingir esse n\u00edvel tamb\u00e9m ultrapassou os sistemas t\u00edpicos de aprendizado de m\u00e1quina baseados em sil\u00edcio. <\/p>\n

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\u201cEste foi um marco importante, porque demonstrou aprendizagem adaptativa e direcionada a objetivos em tempo real\u201d, disse Brett Kagan, Diretor Cient\u00edfico e Diretor de Opera\u00e7\u00f5es da Cortical Labs. <\/p>\n<\/blockquote>\n

Esta conquista destaca uma tend\u00eancia crescente na computa\u00e7\u00e3o bio-h\u00edbrida, onde c\u00e9lulas vivas s\u00e3o integradas a sistemas artificiais. O futuro deste campo depende de refinar ainda mais a interface entre os neur\u00f4nios e as entradas digitais, bem como de ampliar as redes de neur\u00f4nios para obter maior poder de processamento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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