Uma pesquisa de cientistas da , na Austrália, está usando células cerebrais de humanos para criar chips de computador mais eficientes.
O programa de pesquisa, liderado pelo professor Adeel Razi, em colaboração com a startup Cortical Labs de Melbourne, envolve o crescimento de cerca de 800 mil células cerebrais que são então “ensinadas” a realizar tarefas. É o mais curioso é que a técnica “ensina” novas habilidades às células continuamente, sem que elas percam os conhecimentos anteriores.
Funciona da seguinte forma: centenas de milhares de células cerebrais vivas, cultivadas em laboratório, aprendem a realizar diferentes tarefas – como jogar “Pong”, famoso game do Atari.
No caso do jogo, por exemplo, uma matriz de múltiplos eletrodos usa atividade elétrica para fornecer feedback às células sobre quando acertavam ou não no jogo. À medida que as células jogavam, elas aprendiam.
O experimento mostrou que, após jogarem algumas vezes, as células passaram a melhorar seu desempenho no game e foram acertando com mais frequência.
Por causa dessa demonstração do aprendizado das células, as Forças Armadas australianas decidiram investir US$ 403 mil (cerca de R$ 2 milhões) no projeto. Um vídeo publicado pela revista científica demonstra o experimento.
“Usaremos essa doação para desenvolver melhores ferramentas de IA que repliquem a capacidade de aprendizado dessas redes neurais biológicas. Isso nos ajudará a aumentar a capacidade do hardware e dos métodos até o ponto em que eles se tornem um substituto viável para a computação”, disse Adeel Razi.
Chip de computador indo além da IA atual
A principal vantagem da tecnologia desenvolvida pela pesquisa australiana é que, de acordo com os cientistas, os chips com células humanas conseguem fazer mais do que a Inteligência Artificial (IA) que temos atualmente.
O “aprendizado contínuo ao longo da vida” significa que as máquinas podem adquirir novas habilidades sem comprometer as antigas, adaptar-se às mudanças e aplicar o conhecimento aprendido anteriormente a novas tarefas.
Tudo isso conservando recursos limitados, como poder de computação, memória e energia. Segundo os pesquisadores, IA atual não pode fazer isso pois sofre de um “esquecimento catastrófico”.
“Os resultados da pesquisa têm implicações significativas em vários campos, como planejamento, robótica, automação avançada, interfaces cérebro-máquina e descoberta de medicamentos”, completou Razi.
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