Tecido cerebral num laboratório lê braille e guia um cão-robô

Numa bancada da Universidade de Bristol, alguns milímetros de tecido cerebral humano, cultivado a partir de células numa placa, está agora a separar sinais táteis. Um sensor tátil percorre um caráter braille e transforma o que sente em padrões de estimulação elétrica. Esses impulsos entram no organoide, o pequeno modelo laboratorial do prosencéfalo humano, e regressam como um padrão de atividade que um algoritmo de aprendizagem convencional interpreta como uma letra.

Os números mostram o que um único pedaço de tecido consegue transportar. Cada organoide, formado por cerca de 10 000 neurónios e células de suporte, identificou a letra correta com 61% de precisão por si só. Combinando as respostas de três organoides, a precisão subiu para 83%, e o sistema combinado aguentou-se melhor quando a equipa acrescentou ruído artificial. Os organoides nunca foram treinados para ler braille: usaram uma codificação fixa das letras, e foi o algoritmo que fez a classificação. O estudo mostra que o tecido vivo consegue transformar informação tátil preservando padrões úteis, e não que aprendeu a ler.

O teste mais ambicioso veio de uma colaboração entre a Cortical Labs e a Honda Research Institute Europe. Os computadores biológicos CL1 da Cortical Labs foram ligados a um agente virtual que tinha de se dirigir a uma fonte de odor simulada, escolhendo entre avançar, virar à esquerda ou virar à direita. Os investigadores testaram cerca de 1300 configurações dos sinais elétricos, registando mais de 4 000 horas de interação em tempo real com dezenas de unidades biológicas. Apenas 12 configurações aprenderam de forma consistente ao longo dos episódios e, em condições comparáveis, esses agentes otimizados superaram os benchmarks convencionais de aprendizagem por reforço na navegação. O trabalho será apresentado na NeurIPS, a conferência de aprendizagem automática, em Sydney. O método por detrás dele, chamado Quadro de Neurocomputação Incorporada, trata a imprevisibilidade dos neurónios como um problema de engenharia a ajustar de forma sistemática.

Para a robótica, o passo mais visível é o cão. A Cortical Labs usou a taxa de disparo dos seus neurónios cultivados para orientar um cão-robô num espaço reduzido. Brett Kagan, cofundador e CEO da empresa, descreve o desfasamento sem rodeios: os robôs são hoje capazes de controlo físico, mas «continuam a ter dificuldades com o controlo de ordem superior necessário para aprender rapidamente ou adaptar-se quando as condições mudam». Se os investigadores conseguirem aproveitar de forma fiável a eficiência dos neurónios e a sua capacidade de adaptação, a computação biológica poderá um dia ser a escolha preferida para máquinas que trabalham em condições desconhecidas, longe de casa. É um caminho longo: as fontes notam que manter o tecido vivo continua a ser um desafio, e nenhuma destas demonstrações sugere que os computadores biológicos vão em breve gerir armazéns ou conduzir táxis.