Um computador construído com células cerebrais humanas, desenvolvido em laboratório pela empresa australiana Cortical Labs, demonstrou a capacidade de aprender a jogar o clássico jogo de tiro “Doom”, lançado nos anos 1990. A inovação da empresa reside no desenvolvimento de chips neuronais que integram neurônios vivos a sistemas computacionais, abrindo novas perspectivas para a tecnologia.

O projeto, que começou com o “DishBrain”, utilizou cerca de 800 mil neurônios humanos cultivados em laboratório, conectados a um chip que interpretava sinais elétricos e respondia a estímulos. Inicialmente, o biocomputador foi treinado para jogar “Doom”, um jogo frequentemente utilizado em pesquisas devido à necessidade de respostas rápidas a estímulos visuais dinâmicos.

Essa evolução culminou no modelo CL1, considerado o primeiro computador biológico programável por código.

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Desafios e Aprendizado do Sistema

O principal desafio foi permitir que os neurônios “entendessem” o ambiente virtual do jogo, já que o sistema não possui visão. Os pesquisadores traduziram elementos gráficos em padrões de estimulação elétrica reconhecíveis pelas células.

O sistema então aprendeu a responder aos estímulos, ajustando seu comportamento com base no feedback recebido. Brett Kagan, diretor científico da Cortical Labs, destacou que o experimento representa um marco no aprendizado orientado a objetivos e na adaptação em tempo real.

Apesar do avanço, o biocomputador ainda não domina as fases mais complexas de “Doom”, superando apenas sistemas aleatórios. No entanto, a empresa afirma que o sistema atingiu seu nível atual de desempenho mais rapidamente do que alguns modelos tradicionais de aprendizado de máquina baseados em silício.

A empresa acredita que essa tecnologia poderá ser aplicada em diversas áreas, como controle de próteses, processamento de dados complexos e desenvolvimento de sistemas híbridos entre biologia e computação.

Um Passo na Validação da Tecnologia

A capacidade de evoluir de “Pong” para “Doom” é vista como uma etapa simbólica na validação da tecnologia, demonstrando a capacidade de aprendizado progressivo e a adaptação a tarefas cada vez mais complexas. O avanço representa um passo significativo na busca por computadores biológicos mais sofisticados e versáteis.