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A inteligência organóide poderia aumentar muito o poder de processamento de IA com células cerebrais humanas

Os organóides contêm aglomerados de células cerebrais que podem desenvolver caminhos mais rápidos do que qualquer circuito digital. (Fonte de imagem: Frontiers of Science)
Os organóides contêm aglomerados de células cerebrais que podem desenvolver caminhos mais rápidos do que qualquer circuito digital. (Fonte de imagem: Frontiers of Science)
A miniaturização limitada dos processadores digitais poderá em breve restringir o poder de processamento de IA disponível. Os cientistas estão agora explorando formas alternativas para aumentar a velocidade de processamento de IA combinando células cerebrais humanas com cálculos digitais.

Todos estão agora lutando para integrar a IA com o maior número possível de facetas da vida humana. Redes neurais e aprendizagem de máquinas podem oferecer velocidades de processamento muito melhores, mas estes aspectos ainda dependem de caminhos digitais que podem nunca imitar totalmente a estrutura biológica do cérebro humano. O próximo passo na melhoria da IA seria combinar o melhor tanto do mundo digital quanto do mundo biológico. Alguns cientistas já estão experimentando esta possibilidade, pois um novo artigo publicado na revista acadêmica Frontiers of Science está mergulhando profundamente no reino dos biocomputadores e da inteligência organóide (OI).

Todas as aplicações de IA hoje dependem do poder computacional fornecido por poderosos CPUs ou GPUs. OI, por outro lado, está buscando trazer "avanços sem precedentes em velocidade de computação, poder de processamento, eficiência de dados e capacidade de armazenamento", aproveitando a complexidade das culturas celulares cultivadas em laboratório e republicadas a partir de células adultas da pele que consistem em aglomerados 3D de neurônios e outras células do cérebro.

Em vez de treinar modelos de computador para reproduzir processos de pensamento humano, uma solução mais eficaz seria realmente combinar métodos de processamento digital com estruturas cerebrais biológicas. Thomas Hartung, Professor da Escola Bloomberg de Saúde Pública da Universidade John Hopkins e um dos co-autores do artigo científico acima mencionado explica:

Os computadores baseados em silício são certamente melhores com números. Por exemplo, AlphaGo (a IA que bateu o jogador número 1 Go do mundo em 2017) foi treinada com dados de 160.000 jogos. Uma pessoa teria que jogar cinco horas por dia por mais de 175 anos para experimentar tantos jogos.

Estamos chegando aos limites físicos dos computadores de silício porque não podemos empacotar mais transistores em um chip minúsculo. O cérebro é conectado de forma completamente diferente. Ele tem cerca de 100 bilhões de neurônios ligados através de mais de 1015 pontos de conexão. É uma enorme diferença de potência em comparação com nossa tecnologia atual.

Enquanto novas formas de encolher os transistores além dos Angstrom se fosse possível prever um limiar, a eficiência energética dos circuitos de computador ainda não estaria nem perto das capacidades das células cerebrais humanas a este respeito. Hartung especifica que "a quantidade de energia gasta treinando AlphaGo é mais do que o necessário para sustentar um adulto ativo por uma década".

Por enquanto, os cientistas conseguiram construir organóides que contêm cerca de 50.000 células. É um começo promissor, mas, a fim de ver qualquer uso prático além do que a IA é capaz agora, Hartung acredita que os organóides precisam ser escalados para mais de 10 milhões de células. Com as possibilidades atuais, estamos olhando para anos, talvez até décadas antes que estruturas organóides tão complexas possam ser alcançadas, portanto há tempo suficiente para desenvolver um código de ética para esta abordagem. Para colocar as coisas em perspectiva, outro co-autor, Dr. Brett Kagan, demonstrou em um estudo de dezembro de 2022 como uma única estrutura de células cerebrais planas é capaz de aprender a jogar Pong.

Além de aumentar o poder de processamento das aplicações de IA, a OI também poderia ajudar a identificar curas para doenças neurológicas degenerativas como o Alzheimer ou mesmo descobrir várias substâncias que aumentam a aprendizagem humana e as capacidades de memória.

 

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(Fonte da imagem: Frontiers of Science)
(Fonte da imagem: Frontiers of Science)
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Bogdan Solca, 2023-03- 2 (Update: 2023-03- 2)