Menselijke hersencellen die op een chip zijn gegroeid, hebben aangetoond dat ze het klassieke videospel Doom kunnen spelen, wat een belangrijke stap voorwaarts betekent in de ontwikkeling van biologisch computergebruik. Hoewel de prestaties rudimentair zijn in vergelijking met menselijke spelers, illustreert dit experiment het potentieel van levende neurale systemen om complexe, realtime taken aan te pakken – een mogelijkheid die de weg zou kunnen vrijmaken voor toepassingen zoals het besturen van robotachtige ledematen.
Van pong tot first-person shooters: snelle vooruitgang in biocomputers
De doorbraak bouwt voort op eerder werk van Cortical Labs, een Australisch bedrijf dat in 2021 neuronaangedreven chips leerde Pong te spelen. Het huidige experiment maakte gebruik van een nieuw ontwikkelde Python-interface, waardoor het veel gemakkelijker werd om deze ‘biologische computers’ te programmeren. Een onafhankelijke ontwikkelaar, Sean Cole, heeft de chips met succes getraind om binnen een week Doom te spelen, wat laat zien hoe toegankelijk deze technologie aan het worden is.
Volgens Brett Kagan van Cortical Labs is de snelheid van deze ontwikkeling opvallend: “In tegenstelling tot het Pong -werk dat jaren in beslag nam, werd deze demonstratie in dagen gedaan door iemand met weinig directe biologische expertise.” Deze toegankelijkheid, gecombineerd met het vermogen van de chips om sneller te leren dan traditionele op silicium gebaseerde systemen, maakt de vooruitgang zo spannend.
Hoe werkt het? Een biologische processor
De chips bestaan uit meer dan 800.000 levende hersencellen die op micro-elektrode-arrays zijn gegroeid, waardoor de transmissie en ontvangst van elektrische signalen mogelijk is. Deze neuronen verwerken informatie op een manier die verschilt van op silicium gebaseerde computers, hoewel onderzoekers benadrukken dat de vergelijking met menselijke hersenen misleidend is. De biologische component gaat niet over het repliceren van menselijke intelligentie, maar eerder over het benutten van uniek materiaal voor informatieverwerking.
De grenzen en toekomst van biologische computers
De huidige Doom -spelende chip gebruikt minder neuronen dan de Pong -versie, maar presteert toch beter dan willekeurige invoer. De prestaties blijven echter ver onder die van ervaren menselijke spelers. Een belangrijke vraag blijft: hoe ‘weten’ deze neuronen wat er van hen wordt verwacht zonder sensorische input zoals ogen?
Ondanks deze onbekendheden zijn experts van mening dat deze vooruitgang een grote stap is in de richting van toepassingen in de echte wereld. Yoshikatsu Hayashi van de Universiteit van Reading suggereert dat het besturen van robotarmen met biologische computers nu aanzienlijk dichterbij is. Doom dient in deze context als een complexe simulatie van realtime besluitvorming, een vaardigheid die essentieel is voor het besturen van een prothetisch ledemaat of andere geavanceerde robotica.
“Wat opwindend is, is niet alleen dat een biologisch systeem Doom kan spelen, maar ook dat het om kan gaan met complexiteit, onzekerheid en realtime besluitvorming”, zegt Andrew Adamatzky van de Universiteit van West-Engeland.
Het vermogen van biologische systemen om dergelijke uitdagingen aan te pakken, brengt ons dichter bij de toekomst van hybride computing, waar levende neurale netwerken de problemen zouden kunnen aanpakken waarmee silicium alleen worstelt. Dit onderzoek benadrukt een verschuiving in de manier waarop we berekeningen zien: we gaan verder dan traditionele digitale architecturen en onderzoeken het potentieel van biologische materialen als krachtige, aanpasbare verwerkingseenheden.
