Não existe computador nem remotamente tão poderoso e complexo quanto o cérebro humano. Os pedaços de tecido abrigados em nossos crânios podem processar informações em quantidades e velocidades que a tecnologia da computação mal consegue alcançar.
A chave para o sucesso do cérebro é a eficiência do neurônio em servir tanto como processador quanto como dispositivo de memória, em contraste com as unidades fisicamente separadas na maioria dos dispositivos de computação modernos.
Houve muitas tentativas de tornar a computação mais parecida com o cérebro, mas um novo esforço leva tudo um passo adiante – integrando tecido cerebral humano real com a eletrônica.
Chama-se Brainoware e funciona. Uma equipe liderada pelo engenheiro Feng Guo, da Indiana University Bloomington, alimentou-o com tarefas como reconhecimento de fala e problemas matemáticos, como previsão de equações não lineares.
Foi um pouco menos preciso do que um computador de hardware puro rodando com inteligência artificial, mas a pesquisa demonstra um primeiro passo importante em um novo tipo de arquitetura de computador.
No entanto, embora Guo e seus colegas tenham seguido as diretrizes éticas no desenvolvimento do Brainoware, vários pesquisadores da Universidade Johns Hopkins observam em um comentário relacionado à Nature Electronics a importância de manter as considerações éticas em mente ao expandir ainda mais esta tecnologia.
Lena Smirnova, Brian Caffo e Erik C. Johnson, que não estiveram envolvidos no estudo, alertam: “À medida que a sofisticação desses sistemas organoides aumenta, é fundamental que a comunidade examine a miríade de questões neuroéticas que cercam os sistemas de biocomputação incorporando tecido neural humano.”
O cérebro humano é incrível de cair o queixo. Ele contém cerca de 86 bilhões de neurônios, em média, e até um quatrilhão de sinapses. Cada neurônio está conectado a até 10.000 outros neurônios, disparando e comunicando-se constantemente entre si.
Até o momento, nosso melhor esforço para simular a atividade do cérebro em um sistema artificial mal arranhou a superfície.
Em 2013, o K Computer de Riken – então um dos supercomputadores mais poderosos do mundo – fez uma tentativa de imitar o cérebro. Com 82.944 processadores e um petabyte de memória principal, foram necessários 40 minutos para simular um segundo da atividade de 1,73 bilhões de neurônios ligados por 10,4 bilhões de sinapses – cerca de apenas um a dois por cento do cérebro.
Nos últimos anos, cientistas e engenheiros têm tentado abordar as capacidades do cérebro projetando hardware e algoritmos que imitam a sua estrutura e a forma como funciona. Conhecida como computação neuromórfica, ela está melhorando, mas consome muita energia, e o treinamento de redes neurais artificiais consome muito tempo.
Guo e seus colegas procuraram uma abordagem diferente usando tecido cerebral humano real cultivado em laboratório. Células-tronco pluripotentes humanas foram induzidas a se desenvolver em diferentes tipos de células cerebrais que se organizaram em minicérebros tridimensionais chamados organoides, completos com conexões e estruturas.
Estes não são cérebros verdadeiros, mas simplesmente arranjos de tecidos sem nada que se assemelhe a pensamento, emoção ou consciência. Eles são úteis para estudar como o cérebro se desenvolve e funciona, sem precisar mexer em um ser humano real.
Brainoware consiste em organoides cerebrais conectados a um conjunto de microeletrodos de alta densidade, usando um tipo de rede neural artificial conhecida como computação de reservatório. A estimulação elétrica transporta informações para o organoide, o reservatório onde essas informações são processadas antes que o Brainoware divulgue seus cálculos na forma de atividade neural.
Hardware normal de computador é usado para as camadas de entrada e saída. Essas camadas tiveram que ser treinadas para funcionar com o organoide, com a camada de saída lendo os dados neurais e fazendo classificações ou previsões com base na entrada.
Para demonstrar o sistema, os pesquisadores deram ao Brainoware 240 clipes de áudio de oito falantes do sexo masculino fazendo sons de vogais japonesas e pediram que identificasse a voz de um indivíduo específico.
Eles começaram com um organoide ingênuo; após treinamento de apenas dois dias, o Brainoware conseguiu identificar o orador com 78% de precisão.
Eles também pediram ao Brainoware que previsse um mapa de Hénon, um sistema dinâmico que apresenta comportamento caótico. Eles o deixaram sem supervisão para aprender por quatro dias – cada dia representando uma época de treinamento – e descobriram que ele era capaz de prever o mapa com melhor precisão do que uma rede neural artificial sem uma unidade de memória de longo e curto prazo.
O Brainoware era um pouco menos preciso do que as redes neurais artificiais com uma unidade de memória de longo e curto prazo – mas cada uma dessas redes passou por 50 épocas de treinamento. A Brainoware alcançou quase os mesmos resultados em menos de 10% do tempo de treinamento.
“Devido à alta plasticidade e adaptabilidade dos organoides, o Brainoware tem flexibilidade para mudar e se reorganizar em resposta à estimulação elétrica, destacando sua capacidade de computação de reservatório adaptativo”, escrevem os pesquisadores.
Ainda existem limitações significativas, incluindo a questão de manter os organóides vivos e saudáveis, e os níveis de consumo de energia dos equipamentos periféricos. Mas, tendo em mente considerações éticas, o Brainoware tem implicações não apenas para a computação, mas também para a compreensão dos mistérios do cérebro humano.
“Podem levar décadas até que sistemas gerais de biocomputação possam ser criados, mas esta pesquisa provavelmente gerará insights fundamentais sobre os mecanismos de aprendizagem, desenvolvimento neural e as implicações cognitivas das doenças neurodegenerativas”, escrevem Smirnova, Caffo e Johnson.
“Também poderia ajudar a desenvolver modelos pré-clínicos de comprometimento cognitivo para testar novas técnicas terapêuticas”.
A pesquisa foi publicada na Nature Electronics.
Publicado no ScienceAlert
