Le cellule cerebrali umane coltivate su un chip hanno dimostrato la capacità di giocare al classico videogioco Doom, segnando un significativo passo avanti nello sviluppo dell’informatica biologica. Sebbene le prestazioni siano rudimentali rispetto a quelle dei giocatori umani, questo esperimento illustra il potenziale dei sistemi neurali viventi nell’affrontare compiti complessi in tempo reale, una capacità che potrebbe aprire la strada ad applicazioni come il controllo degli arti robotici.
Da Pong agli sparatutto in prima persona: rapidi progressi nel bioinformatica
La svolta si basa sul lavoro precedente di Cortical Labs, una società australiana che in precedenza aveva insegnato ai chip alimentati dai neuroni a giocare a Pong nel 2021. L’attuale esperimento ha sfruttato un’interfaccia Python di nuova concezione, rendendo molto più semplice la programmazione di questi “computer biologici”. Uno sviluppatore indipendente, Sean Cole, è riuscito ad addestrare con successo i chip a giocare a Doom in una settimana, dimostrando quanto questa tecnologia stia diventando accessibile.
Secondo Brett Kagan di Cortical Labs, la velocità di questo sviluppo è sorprendente: “A differenza del lavoro su Pong che ha richiesto anni, questa dimostrazione è stata eseguita in pochi giorni da qualcuno con poca esperienza diretta in biologia”. Questa accessibilità, combinata con la capacità dei chip di apprendere più velocemente rispetto ai tradizionali sistemi basati sul silicio, è ciò che rende il progresso così entusiasmante.
Come funziona? Un processore biologico
I chip sono costituiti da oltre 800.000 cellule cerebrali viventi coltivate su array di microelettrodi, che consentono la trasmissione e la ricezione di segnali elettrici. Questi neuroni elaborano le informazioni in modo diverso dai computer basati sul silicio, anche se i ricercatori sottolineano che il paragone con il cervello umano è fuorviante. La componente biologica non riguarda la replica dell’intelligenza umana, ma piuttosto lo sfruttamento di un materiale unico per l’elaborazione delle informazioni.
I limiti e il futuro dell’informatica biologica
L’attuale chip per la riproduzione di Doom utilizza meno neuroni rispetto alla versione Pong, ma funziona meglio dell’input casuale. Tuttavia, le prestazioni rimangono molto inferiori a quelle dei giocatori umani esperti. Resta una domanda chiave: come fanno questi neuroni a “sapere” cosa ci si aspetta da loro senza input sensoriali come gli occhi?
Nonostante queste incognite, gli esperti ritengono che questo progresso sia un passo importante verso le applicazioni nel mondo reale. Yoshikatsu Hayashi dell’Università di Reading suggerisce che il controllo dei bracci robotici con computer biologici sia ora molto più vicino. Doom, in questo contesto, funge da complessa simulazione del processo decisionale in tempo reale, un’abilità essenziale per controllare un arto protesico o altra robotica avanzata.
“Ciò che è entusiasmante non è solo che un sistema biologico può giocare a Doom, ma che può far fronte alla complessità, all’incertezza e al processo decisionale in tempo reale”, afferma Andrew Adamatzky dell’Università dell’Inghilterra occidentale.
La capacità dei sistemi biologici di gestire tali sfide ci avvicina al futuro dell’informatica ibrida, dove le reti neurali viventi potrebbero affrontare i problemi con cui solo il silicio lotta. Questa ricerca evidenzia un cambiamento nel modo in cui vediamo il calcolo: andare oltre le tradizionali architetture digitali per esplorare il potenziale dei materiali biologici come unità di elaborazione potenti e adattabili.
