Ricercatori dell’Università dell’Indiana a Bloomington, dell’Università della Florida e della Scuola di Medicina dell’Università di Cincinnati hanno recentemente pubblicato un articolo intitolato “Computazione di Organoidi Cerebrali per l’Intelligenza Artificiale.”
Questo sviluppo segna un significativo progresso: ora abbiamo un cervello umano su un chip. Il team sta esplorando i limiti di ciò che queste strutture simili a cervelli possono raggiungere.
L’articolo, che deve ancora essere sottoposto a revisione paritaria, introduce Brainoware come il futuro dell’hardware per l’IA, con l’obiettivo di sostituire le Reti Neurali Artificiali (ANN) tradizionali. “Volevamo vedere se potevamo sfruttare la rete neurale biologica all’interno dell’organoide cerebrale per scopi computazionali”, ha detto il ricercatore capo Feng Guo a Tech Xplore. “Questo è solo una prova di concetto per dimostrare che possiamo portare a termine il lavoro.”
Guo e il suo team di ricerca hanno coltivato gruppi specializzati di cellule staminali che si sono evolute in neuroni, i mattoni fondamentali del cervello. Un cervello tipico contiene 86 miliardi di neuroni, ognuno dei quali si connette fino a 10.000 altri neuroni.
Il gruppo di neuroni, chiamato organoide, creato nel laboratorio di Guo, è largo meno di un nanometro. È stato collegato a un circuito tramite elettrodi, permettendo agli algoritmi di apprendimento automatico di interpretare le risposte dell’organoide.
L’articolo afferma che, a differenza delle colture 2D e dei chip neuromorfici esistenti, gli organoidi cerebrali di Brainoware vantano progressi in termini di complessità, connettività, neuroplasticità e neurogenesi, il tutto con un consumo energetico minimo e capacità di apprendimento rapido.
Questo nuovo computer bioibrido, che fonde un “organoide cerebrale” con l’IA convenzionale, ha dimostrato la capacità di eseguire un compito di riconoscimento vocale con un’accuratezza del 78%.
In una dimostrazione pratica, il team ha convertito 240 registrazioni di 8 parlanti giapponesi che pronunciavano suoni vocalici in impulsi elettrici. Successivamente, hanno addestrato un’IA a identificare il parlante in base all’attività neurale dell’organoide cerebrale in risposta alla stimolazione elettrica.
Sebbene Brainoware fosse meno accurato nel riconoscimento vocale rispetto a un sistema informatico tradizionale con IA e richiedesse risorse come un incubatore a CO2 per gli organoidi, rappresenta un passo cruciale verso sistemi bioinformatici più avanzati in futuro.
Un tipico cervello umano funziona con soli 20 watt, in netto contrasto con i colossali 8 milioni di watt consumati dall’hardware IA attuale che utilizza Reti Neurali Artificiali (ANN).
Gli autori dell’articolo sostengono che gli attuali chip di silicio ispirati al cervello, sebbene promettenti, faticano a emulare completamente le complessità delle funzioni cerebrali per un’IA efficiente. Brainoware sfrutta reti neurali biologiche viventi all’interno degli organoidi cerebrali 3D, presentando una potenziale soluzione al collo di bottiglia dell’hardware esistente. Ciò dimostra il potenziale dell’integrazione della biologia umana nella computazione per capacità migliorate.
Hartung e il suo team hanno chiamato questo “intelligenza organoide”, o OI, che potrebbe essere il prossimo passo nell’informatica. Questi sistemi sarebbero alimentati da cellule cerebrali umane viventi.
Le applicazioni del mondo reale, come la risoluzione di equazioni non lineari, evidenziano il potenziale della tecnologia di apprendere dai dati di addestramento rimodellando le connessioni neuronali delle reti neurali organoidi (ONN).
Brainoware utilizza organoidi viventi del cervello umano come serbatoi dinamici per l'”apprendimento non supervisionato”, convertendo gli input dipendenti dal tempo in sequenze spaziotemporali per i calcoli dell’IA. Attraverso la stimolazione elettrica spaziotemporale, Brainoware migliora le sue prestazioni di calcolo e dimostra capacità di apprendimento su chip attraverso la plasticità sinaptica.
La generazione e il mantenimento degli organoidi devono affrontare problemi di eterogeneità, bassa produttività e vitalità varia. L’interfaccia con Brainoware tramite gli attuali elettrodi MEA è limitata, suggerendo la necessità di innovazioni come interfacce cervello-macchina ed elettrodi morbidi per migliorare la connettività con l’hardware IA.
Con l’OI potremmo studiare gli aspetti cognitivi delle condizioni neurologiche e mettere alla prova il nostro cervello. Ad esempio, potremmo confrontare la formazione della memoria negli organoidi prelevati da individui sani rispetto a quelli con Alzheimer e tentare di colmare eventuali carenze. Oppure potremmo sperimentare se alcune sostanze, come i pesticidi, possono causare difficoltà di apprendimento o di memoria.
Mentre Elon Musk sta installando chip all’interno del cervello umano con NeuraLink, i ricercatori stanno pianificando di piantare cervelli all’interno dei chip – e questo non è uno scherzo.