IA é feita com um simulação de como células cerebrais funcionam, mas não usam as próprias células humanas, certo? É melhor pensar de novo! Você já ouviu falar em biocomputação?
Os campos da inteligência artificial e da neurociência se cruzam provocando grandes revoluções. Pesquisadores da Universidade de Indiana em Bloomington, liderados pelo professor associado de engenharia de sistemas inteligentes, Feng Guo, estão explorando territórios inéditos ao criar um sistema baseado em biocomputação que emprega células cerebrais humanas para realizar tarefas de reconhecimento de voz, uma inovação que nos dá um vislumbre do que o futuro pode reservar para a interação entre humanos e máquinas.
A biocomputação, também conhecida como computação biológica, é um campo interdisciplinar que combina princípios da biologia, computação, química, física e engenharia. O objetivo da biocomputação é desenvolver sistemas computacionais que utilizem componentes biológicos, como células, proteínas ou DNA, ao invés de componentes eletrônicos tradicionais, como silicones ou metais.
No cerne da pesquisa de Guo estão os organoides cerebrais, pequenas esferas de células nervosas que imitam a estrutura e a funcionalidade do cérebro humano, cultivados a partir de células-tronco que, em condições específicas, crescem até atingir alguns milímetros de largura. Apesar de seu tamanho reduzido, contendo cerca de 100 milhões de células nervosas, esses “mini-cérebros” são uma representação simplificada, mas poderosa, do cérebro humano, que possui cerca de 100 bilhões de neurônios.
O sistema desenvolvido por Guo e sua equipe, apelidado de “Brainoware“, consiste em colocar estes organoides sobre uma matriz de microeletrodos. Esta matriz tem uma dupla função: ela não só estimula os organoides com sinais elétricos, mas também detecta as respostas dos neurônios. Anteriormente, a equipe utilizou o Brainoware para desafios como a resolução de equações complexas, mostrando a versatilidade e o potencial desse sistema.
A mais recente aplicação do Brainoware foi no campo do reconhecimento de voz. A tarefa definida para os organoides foi aprender a reconhecer a voz de uma pessoa específica em um conjunto de 240 clipes de áudio, que continham sons de oito pessoas pronunciando vogais em japonês. Os sinais dos clipes de áudio foram transmitidos aos organoides em padrões espaciais de sinais, um processo que simula, de maneira rudimentar, como o cérebro humano processa sons.
Inicialmente, os organoides demonstraram uma precisão de reconhecimento de voz entre 30% e 40%, mas com treinamentos ao longo de dois dias, essa precisão aumentou significativamente, alcançando marcas entre 70% e 80%. Importante destacar que o método de treinamento adotado foi o de aprendizado não supervisionado, sem fornecer feedback aos organoides sobre seu desempenho.
O desafio do tempo de vida das células
O grande atrativo dessa abordagem está na potencial economia de energia em comparação com os chips de silício usados atualmente em inteligência artificial, além da possibilidade de superar limitações inerentes aos chips, como a separação entre processamento e armazenamento de informações. No entanto, a aplicação atual do Brainoware é bastante simplificada, focando apenas na identificação de quem está falando, e não no conteúdo do discurso.
Embora essa inovação seja promissora, ainda há um longo caminho a percorrer. Titouan Parcollet, Cientista pesquisador Samsung AI Center – Cambridge, por exemplo, aponta que os modelos de deep learning atuais podem ser mais eficazes em tarefas específicas do que esses sistemas biológicos, e que a sustentabilidade dos organoides representa um desafio, já que eles só podem ser mantidos por um período de um a dois meses. A equipe de Guo está trabalhando para prolongar essa duração, o que é crucial para o avanço da computação biológica.
Este projeto pioneiro de Feng Guo e sua equipe utilizando células humanas vivas é um avanço para um futuro onde a biologia e a inteligência artificial podem convergir de maneiras até então inimagináveis. A fronteira entre o orgânico e o artificial vem se tornando cada vez mais tênue, prometendo transformações profundas tanto na tecnologia quanto em nossa compreensão do cérebro humano e sua capacidade extraordinária.
Fonte: NewScientist
