Novos trabalhos com células cerebrais humanas vivas mostraram a promessa de combinar tecidos vivos com um computador. Uma colônia de neurônios vivos treinou mais rápido do que modelos artificiais, com quase o mesmo resultado. Deixando de lado a ética, que ainda está muito distante, as células cerebrais humanas vivas poderiam superar o desempenho das redes neurais atuais e futuras que funcionam com chips de silício, tanto em termos de desempenho como de economia.
Usando células-tronco, os cientistas desenvolveram o chamado organoide cerebral – uma colônia tridimensional de células que replicam a estrutura dos neurônios e suas conexões no cérebro. Este não é o primeiro e certamente não é o último experimento com células vivas emprestadas de humanos. Anteriormente, o organoide cerebral, por exemplo, foi ensinado a jogar Pong, o que foi concluído com sucesso. Nesses estudos, o mais difícil é transmitir a informação ao “cérebro” e lê-la.
O grupo do professor Guo Fen, da Universidade de Indiana, em Bloomington (EUA), propôs uma solução bastante simples – eles cultivaram o organoide em um conjunto de eletrodos de alta densidade. Eletrodos, e esta é, na verdade, uma interface de computador, inseriam dados nas células do “cérebro” e liam o resultado de sua atividade subsequente. Assim, na prática, foi implementada uma arquitetura de rede neural de pico (pulso) como uma de reservatório. Os cientistas não sabiam o que estava acontecendo no conjunto de neurônios, mas o modelo de vida condicional mostrou a capacidade de aprender e calcular rapidamente.
Os cientistas chamaram sua rede neural de Brainoware. O sistema foi treinado durante dois dias em um conjunto de 240 gravações de áudio de oito japoneses pronunciando sons de vogais. Depois disso, ela conseguiu reconhecer uma voz específica com 78% de precisão. O sistema também foi capaz de resolver equações usando mapas de Henot com aproximadamente a mesma precisão. Isso levou mais quatro dias de treinamento. Além disso, a solução das equações diferenciais foi realizada com maior precisão do que no caso de uma rede neural artificial sem bloco de longa cadeia de elementos de memória de curto prazo.
O “cérebro” artificial vivo não era tão preciso quanto as redes neurais artificiais com uma longa cadeia de elementos de memória de curto prazo, mas cada uma dessas redes passou por 50 estágios de treinamento. A rede Brainoware alcançou quase os mesmos resultados em menos de 10% do tempo de treinamento gasto no treinamento de circuitos artificiais.
«Podem levar décadas até que sistemas universais de biocomputação sejam criados, mas esta pesquisa provavelmente fornecerá insights fundamentais sobre os mecanismos de aprendizagem, desenvolvimento neural e as consequências cognitivas das doenças neurodegenerativas”, sonham os autores do trabalho publicado na revista Nature Electronics. .