Ciò che prima richiedeva mesi o anni di lavoro specializzato in laboratorio ora può essere svolto in poche ore o giorni grazie alla sua piattaforma integrata.
Mentre le aziende di tutto il mondo si affrettano a costruire più data center per alimentare i modelli di intelligenza artificiale (IA), i ricercatori stanno esplorando se le cellule umane viventi possano essere utilizzate nei sistemi di calcolo.
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Una start-up australiana afferma di aver creato il primo dispositivo al mondo che consente agli utenti di «eseguire codice» su cellule cerebrali umane viventi.
Cortical Labs ha sviluppato un sistema che combina neuroni coltivati in laboratorio con hardware al silicio, permettendo agli utenti di esplorare applicazioni che vanno dalle neuroscienze e dalla modellizzazione delle malattie alla robotica e all’intelligenza artificiale.
Il sistema, CL1, funziona facendo crescere neuroni da cellule staminali e collocandoli su chip che possono inviare e ricevere segnali elettrici.
«Utilizziamo queste cellule con un approccio più ingegneristico per costruire qualcosa che in realtà non è mai esistito prima e che potrebbe avere caratteristiche che non siamo mai riusciti a sfruttare. Finora i risultati sono molto incoraggianti», ha dichiarato a Euronews Next Brett J. Kagan, direttore scientifico e direttore operativo di Cortical Labs.
«Tutto ciò che serve è un po’ di sangue o della pelle, e si può generare una scorta infinita di queste cellule che poi si possono trasformare in neuroni», ha aggiunto Kagan.
L’azienda afferma di essere al lavoro su strutture di calcolo biologico a Melbourne e a Singapore, dove più unità del suo sistema potrebbero essere installate e accessibili da remoto.
In cosa è diverso dal chip al silicio tradizionale?
CL1 consente agli utenti di interagire direttamente con i neuroni, inviando segnali elettrici come input e interpretando in tempo reale il modo in cui le cellule rispondono.
Come nei sistemi informatici convenzionali, utilizza chip al silicio, ma questi sono dotati di microelettrodi che comunicano con i neuroni viventi, inviando segnali e leggendo le loro risposte come parte del calcolo.
A differenza dei computer tradizionali basati sul silicio, il sistema, grande quanto una scatola di scarpe, utilizza colture di cellule viventi che per sopravvivere hanno bisogno di un liquido ricco di nutrienti, un approccio a volte definito «wetware».
Secondo Cortical Labs, circa 120 unità di questo sistema alimentano un piccolo data center a Melbourne, in Australia.
Sebbene l’idea di far crescere neuroni in laboratorio non sia nuova, Cortical Labs sostiene di aver standardizzato un sistema che semplifica il collegamento tra colture cellulari e interfacce elettroniche, evitando la necessità di complessi allestimenti di laboratorio su misura.
Efficienza trovata nella biologia umana
Ciò che prima richiedeva mesi o anni di lavoro di laboratorio specialistico ora può essere fatto in poche ore o giorni grazie alla sua piattaforma integrata, afferma l’azienda.
Interagire con neuroni biologici in questo modo potrebbe rendere il calcolo più efficiente dal punto di vista energetico e più adattabile rispetto ai sistemi convenzionali.
«La biologia è incredibilmente efficiente dal punto di vista energetico. Noi esseri umani non abbiamo bisogno di enormi quantità di dati», ha detto Kagan.
«Ho una bambina piccola: per imparare che cos’è un cane le basta vedere un paio di immagini di un cane. I sistemi di apprendimento automatico hanno bisogno di decine di migliaia, centinaia di migliaia di immagini, a seconda del compito. Inoltre possiamo gestire l’incertezza, le informazioni rumorose», ha aggiunto.
L’uso di cellule di origine umana potrebbe avere anche applicazioni nella ricerca. Poiché i neuroni sono coltivati a partire da campioni di donatori, possono riflettere caratteristiche genetiche e permettere agli scienziati di studiare come le cellule rispondono a diversi trattamenti in un contesto di laboratorio.
Detto ciò, i computer tradizionali basati sul silicio restano molto più efficaci nei calcoli matematici precisi e veloci, ha ricordato Kagan. I progressi dei sistemi di IA attuali potrebbero avvicinarsi ai loro limiti pratici, perché richiedono quantità sempre maggiori di dati e di potenza di calcolo.
In futuro è probabile che i sistemi integrino approcci biologici e basati sul silicio per ottenere capacità che nessuno dei due, da solo, potrebbe garantire, ha aggiunto il cofondatore.
«Il futuro del calcolo sarà quando riusciremo a sfruttare tutti gli strumenti che abbiamo a disposizione per ottenere il miglior risultato».
Alcuni esperti concordano sul fatto che i sistemi biologici offrano vantaggi come il basso consumo energetico e l’adattabilità, ma si interrogano su quanto lontano possano spingersi gli approcci attuali.
«Se si utilizza solo una rete piatta di neuroni umani, non credo che avrebbe grandi vantaggi rispetto ai sistemi tradizionali basati sul silicio», ha dichiarato a Euronews Next Alysson R. Muotri, direttore del Sanford Stem Cell Education and Integrated Space Stem Cell Orbital Research (ISSCOR) Center dell’Università della California di San Diego, negli Stati Uniti.
Ha aggiunto che strutture cerebrali tridimensionali più complesse, note come organoidi, potrebbero offrire un potenziale maggiore, anche se restano ancora sperimentali.
Questioni etiche sull’uso della biologia nel calcolo
L’impiego di cellule umane nel calcolo solleva interrogativi etici, anche se i ricercatori affermano che il livello di preoccupazione dipende dalla complessità del sistema.
Muotri ha detto di non vedere grandi problemi con reti più semplici di neuroni umani, come quelle usate da aziende come Cortical Labs.
Ha però avvertito che strutture cerebrali più complesse potrebbero porre delle sfide.
«L’organizzazione anatomica del tessuto può probabilmente generare una qualche forma di esperienza in vitro», ha spiegato. «Questo potrebbe creare una sorta di coscienza e alcune persone potrebbero sentirsi a disagio sapendo che esiste».
Tali preoccupazioni, ha aggiunto, potrebbero richiedere nuove regole e forme di controllo man mano che la tecnologia si sviluppa.
Kagan ha affermato che l’approccio di Cortical Labs potrebbe offrire vantaggi etici, tra cui la riduzione della necessità di test sugli animali e un maggiore controllo sui sistemi biologici.
«Riteniamo che questo sia un approccio molto migliore», ha concluso.