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 nuovi data center per alimentare i modelli di intelligenza artificiale (IA), i ricercatori stanno studiando 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 permette agli utenti di «eseguire codice» su cellule cerebrali umane viventi.
Cortical Labs ha sviluppato un sistema che combina neuroni coltivati in laboratorio con componenti elettronici al silicio, consentendo di esplorare applicazioni che vanno dalle neuroscienze e dalla modellizzazione delle malattie alla robotica e all'intelligenza artificiale (IA).
Il sistema, chiamato CL1, funziona facendo crescere neuroni a partire da cellule staminali e disponendoli su chip in grado di 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 proprietà che finora non siamo mai riusciti a sfruttare. E finora i risultati sono molto incoraggianti», ha dichiarato a Euronews Next Brett J. Kagan, direttore scientifico e direttore operativo di Cortical Labs.
«Basta una piccola quantità di sangue o un po' di tessuto cutaneo per generare una scorta praticamente illimitata di queste cellule, che poi si possono trasformare in neuroni», ha aggiunto Kagan.
L'azienda afferma di essere al lavoro su infrastrutture 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 rispetto a un normale chip al silicio?
CL1 permette agli utenti di interagire direttamente con i neuroni, inviando segnali elettrici come input e interpretando in tempo reale la risposta delle cellule.
Come nei sistemi di calcolo 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 processo di calcolo.
A differenza dei tradizionali computer basati sul silicio, il sistema, grande più o meno quanto una scatola di scarpe, utilizza colture di cellule viventi che per sopravvivere hanno bisogno di un liquido ricco di nutrienti, un approccio talvolta definito «wetware».
Secondo Cortical Labs, circa 120 unità di questo tipo alimentano un piccolo data center a Melbourne, in Australia.
Se l'idea di far crescere neuroni in laboratorio non è nuova, Cortical Labs sostiene di aver fatto un passo in più: ha standardizzato un sistema che rende molto più semplice collegare le colture cellulari alle interfacce elettroniche, senza la necessità di complessi allestimenti di laboratorio su misura.
L'efficienza della biologia umana
Ciò che prima richiedeva mesi o anni di lavoro di laboratorio altamente specializzato ora può essere realizzato in poche ore o giorni, grazie alla sua piattaforma integrata, spiega 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 spiegato Kagan.
«Ho una figlia piccola e per imparare che cos'è un cane le basta vedere un paio di immagini di un cane. Il machine learning, invece, ha bisogno di decine di migliaia, a volte centinaia di migliaia di esempi, a seconda del compito. Noi siamo anche in grado di gestire l'incertezza, le informazioni rumorose», ha aggiunto.
L'uso di cellule di origine umana potrebbe avere anche importanti applicazioni nella ricerca. Poiché i neuroni sono coltivati a partire da campioni donati, possono riflettere caratteristiche genetiche specifiche, permettendo agli scienziati di studiare in laboratorio come le cellule rispondono a diversi trattamenti.
Detto questo, i tradizionali computer basati sul silicio restano di gran lunga più efficaci nei calcoli matematici precisi e ad alta velocità, ha sottolineato Kagan. I progressi degli attuali sistemi di IA potrebbero però avvicinarsi ai loro limiti pratici, perché richiedono quantità sempre maggiori di dati e di potenza di calcolo.
Secondo il cofondatore, i sistemi futuri tenderanno a integrare approcci biologici e basati sul silicio, per ottenere capacità che nessuna delle due tecnologie potrebbe raggiungere da sola.
«Il futuro del calcolo sarà quando potremo sfruttare tutti gli strumenti a nostra disposizione per ottenere il miglior risultato possibile».
Alcuni esperti concordano sul fatto che i sistemi biologici offrano vantaggi come il basso consumo energetico e l'elevata adattabilità, ma si chiedono fino a dove possano arrivare gli approcci attuali.
«Se si utilizza soltanto una rete piatta di neuroni umani, non credo che ci siano vantaggi significativi rispetto ai tradizionali sistemi 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 sono ancora a uno stadio sperimentale.
Le questioni etiche dell'uso della biologia nel calcolo
L'impiego di cellule umane nel calcolo solleva questioni etiche, anche se i ricercatori sostengono che il livello di preoccupazione dipende dalla complessità del sistema.
Muotri ha affermato di non vedere problemi rilevanti con reti di neuroni umani più semplici, come quelle utilizzate da aziende come Cortical Labs.
Tuttavia ha avvertito che strutture più complesse, simili a un cervello, potrebbero porre sfide significative.
«L'organizzazione anatomica del tessuto... può probabilmente generare una qualche forma di esperienza in provetta», ha spiegato. «Questo potrebbe dare origine a una sorta di coscienza... e alcune persone potrebbero sentirsi a disagio all'idea».
Tali preoccupazioni, ha aggiunto, potrebbero richiedere nuove regole e forme di supervisione man mano che la tecnologia si sviluppa.
Kagan ha sottolineato che l'approccio di Cortical Labs potrebbe offrire anche vantaggi etici, tra cui la riduzione della sperimentazione sugli animali e un maggiore controllo sui sistemi biologici.
«Riteniamo che questo sia un approccio decisamente migliore», ha concluso.