Cellule Cerebrali Umane Alimentano un Computer e Imparano a Giocare a 'Doom'

Australia - Agenzia stampa Ekhbary

Cellule Cerebrali Umane Alimentano un Computer e Imparano a Giocare a 'Doom'

In uno sviluppo rivoluzionario, gli scienziati della Cortical Labs, con sede in Australia, hanno addestrato con successo un biocomputer, composto da cellule cerebrali umane coltivate in laboratorio, a padroneggiare il famigerato e impegnativo videogioco 'Doom'. Questa impresa rappresenta un salto di qualità nel campo del biocomputing, dimostrando il potenziale dei sistemi biologici per svolgere compiti complessi e orientati all'obiettivo in tempo reale. La svolta è vista come un momento cruciale nella ricerca di una nuova era di tecnologie organiche ibride che fondono l'intelligenza biologica con i sistemi basati sul silicio.

"Questo è stato un traguardo importante, perché ha dimostrato un apprendimento adattivo, in tempo reale e orientato all'obiettivo", ha affermato Brett Kagan, Chief Scientific and Chief Operations Officer di Cortical Labs, in un recente annuncio video. Questo risultato trascende la semplice novità della materia organica che interagisce con i media digitali; rappresenta una profonda visione delle capacità di adattamento e apprendimento delle reti neurali, siano esse biologiche o artificiali.

Il percorso per consentire alle cellule cerebrali di giocare a 'Doom' è stato lungo. Il precedente lavoro dell'azienda, evidenziato nel 2021, ha coinvolto un biocomputer chiamato 'DishBrain'. Questo sistema pionieristico utilizzava circa 800.000 neuroni umani, intricatamente collegati a un piccolo chip di elaborazione. Questo chip era progettato per interpretare e dirigere l'attività elettrica, imitando i principi fondamentali del calcolo convenzionale basato sul silicio. Per illustrare il potenziale di 'DishBrain', gli ingegneri lo hanno inizialmente addestrato a giocare a 'Pong', un gioco arcade 2D più semplice, spesso utilizzato come punto di riferimento per i neuroscienziati computazionali a causa della necessità di navigare in tempo reale in un panorama informativo dinamico.

Il raggiungimento del benchmark di 'Pong' ha richiesto a Cortical Labs oltre 18 mesi utilizzando il loro hardware e software originali. Tuttavia, l'ambizione di affrontare sfide più complesse ha portato allo sviluppo di 'CL1', il sistema ora in grado di interagire con 'Doom'. L'azienda si vanta di definire 'CL1' "il primo computer biologico distribuibile via codice al mondo", sottolineando la sua prontezza per applicazioni avanzate oltre le dimostrazioni di base.

La transizione da 'Pong' a 'Doom' evidenzia la crescente complessità e utilità dei biocomputer. Mentre muovere una racchetta digitale era un'importante prova di concetto, il vero valore risiede nei compiti che richiedono un'elaborazione cognitiva più sofisticata. 'Doom' è servito a lungo come test onnipresente per le capacità tecnologiche nel mondo dell'informatica, con appassionati e grandi aziende che hanno trovato modi per eseguirlo su tutto, dai calcolatori ai trattori. La domanda per Cortical Labs non era se avrebbero tentato di eseguire 'Doom' su chip neuronali, ma quando.

Un ostacolo significativo per 'CL1' è stata la necessità di elaborare l'input visivo, essenzialmente 'vedere' il gioco come farebbe un giocatore umano. In assenza di sensori ottici intrinseci, il team di ingegneria ha affrontato la sfida di convertire i dati visivi in schemi di stimolazione elettrica che i neuroni coltivati potessero interpretare e a cui rispondere. Notevolmente, questo complesso problema è stato risolto in circa una settimana da Sean Cole, uno sviluppatore indipendente con limitata esperienza pregressa nel calcolo biologico. L'innovazione chiave è stata lo sviluppo di una nuova interfaccia per 'CL1', che consente la programmazione attraverso il linguaggio Python, ampiamente accessibile.

Sebbene 'CL1' non sia ancora un campione del torneo 'Doom' – gioca meglio di uno sparo casuale ma perde ancora frequentemente – i suoi progressi sono degni di nota. Cortical Labs riferisce che 'CL1' ha raggiunto il suo attuale livello di prestazioni in modo significativamente più rapido rispetto ai tradizionali sistemi di apprendimento automatico basati sul silicio. L'azienda prevede ulteriori miglioramenti man mano che i suoi algoritmi verranno perfezionati. Le implicazioni di questa tecnologia si estendono ben oltre il gaming; le future iterazioni di biocomputer potrebbero potenzialmente alimentare bracci robotici avanzati, gestire processi digitali intricati o persino contribuire a nuove forme di ricerca e trattamento medico. Superare il benchmark di 'Doom' è un forte indicatore della promettente traiettoria di questa tecnologia.

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