Tessuto cerebrale in lab distingue il Braille e guida un cane robot

Su un banco di lavoro dell'Università di Bristol, pochi millimetri di tessuto cerebrale umano, coltivato a partire da cellule in una capsula di Petri, smistano ora segnali tattili. Un sensore tattile scandisce un carattere Braille e trasforma ciò che percepisce in schemi di stimolazione elettrica. Quegli impulsi raggiungono l'organoide, il minuscolo modello di prosencefalo umano coltivato in laboratorio, e tornano sotto forma di uno schema di attività che un algoritmo di apprendimento convenzionale interpreta come una lettera.

I dati mostrano quanto possa trasportare un solo pezzo di tessuto. Ogni organoide, costituito da circa 10.000 nervi e cellule di supporto, ha riconosciuto la lettera corretta con una precisione del 61% da solo. Combinando le risposte di tre organoidi, la precisione è salita all'83%, e il sistema combinato ha retto meglio quando il team ha aggiunto rumore artificiale. Gli organoidi non sono mai stati addestrati a leggere il Braille: usavano una codifica fissa delle lettere, e a classificarle era l'algoritmo. Lo studio dimostra che il tessuto vivente può trasformare informazioni tattili conservando schemi utili, non che abbia imparato a leggere.

Il test più impegnativo è venuto da una collaborazione tra Cortical Labs e Honda Research Institute Europe. I computer biologici CL1 di Cortical Labs sono stati collegati a un agente virtuale che doveva dirigersi verso una fonte di odore simulata, scegliendo tra avanzare, girare a sinistra o girare a destra. I ricercatori hanno provato circa 1.300 configurazioni dei segnali elettrici, registrando più di 4.000 ore di interazione in tempo reale su decine di unità biologiche. Solo 12 configurazioni hanno imparato in modo costante nel corso degli episodi e, in condizioni comparabili, quegli agenti ottimizzati hanno battuto i test di riferimento convenzionali dell'apprendimento per rinforzo nella navigazione. Il lavoro sarà presentato alla NeurIPS, la conferenza sull'apprendimento automatico, a Sydney. Il metodo alla base, chiamato Embodied Neurocomputation Framework, tratta l'imprevedibilità dei neuroni come un problema ingegneristico da mettere a punto in modo sistematico.

Per i robot, il passo più visibile è il cane. Cortical Labs ha usato la frequenza di scarica dei suoi neuroni in coltura per guidare un cane robot attraverso uno spazio ristretto. Brett Kagan, co-fondatore e amministratore delegato dell'azienda, descrive senza giri di parole il divario: oggi i robot sono capaci nel controllo fisico, ma «ancora fatica nel controllo di livello superiore necessario per apprendere rapidamente o adattarsi quando le condizioni cambiano». Se i ricercatori riusciranno a sfruttare con affidabilità l'efficienza dei neuroni e la loro capacità di adattamento, il calcolo biologico potrebbe un giorno diventare la scelta preferita per le macchine che operano in condizioni sconosciute, lontano da casa. È una strada lunga: le fonti ricordano che mantenere vitale il tessuto resta una sfida, e nessuna di queste dimostrazioni suggerisce che i computer biologici faranno presto funzionare magazzini o guideranno taxi.