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12 de dez. de 2023

‘Brainoware’: células cerebrais fundidas com IA podem reconhecer vozes




Decrypt, 12/12/2023 



Por Joseph Antony Lanz 



Os entusiastas da biotecnologia estão entusiasmados com a notícia, embora a descoberta só seja viável hoje para fins de pesquisa.

Os cientistas descobriram uma maneira de integrar células cerebrais humanas vivas em sistemas de computação, e podem potencialmente tornar obsoleto o “A” da IA.

Um artigo de pesquisa publicado formalmente hoje na revista Nature Electronics apresentou trabalhos de cientistas da Indiana University Bloomington, explicando um novo sistema apelidado de “Brainoware” que, segundo eles, usa organoides do cérebro humano para completar tarefas avançadas de IA. Esses organoides – massas de células ou tecidos cultivadas artificialmente que se assemelham a um órgão – são atualmente montados em um conjunto de multieletrodos de alta densidade e são hoje bastante primitivos. No entanto, os investigadores esperam que a sua utilização abra caminho para biocomputadores que possam executar as mesmas tarefas que os computadores, mas com um consumo mínimo de energia.

Um cérebro humano normalmente gasta cerca de 20 watts, enquanto o hardware de IA atual consome cerca de 8 milhões de watts, para conduzir uma RNA (rede neural artificial) comparativa”, argumenta o artigo de pesquisa. “Brainoware poderia fornecer insights adicionais para a computação de IA, porque os organoides cerebrais podem fornecer BNNs (redes neurais biológicas) com complexidade, conectividade, neuroplasticidade e neurogênese, bem como baixo consumo de energia e aprendizado rápido.

Os cérebros humanos usam muito menos energia e aprendem muito mais rápido, por isso alguns pesquisadores veem a biocomputação como o caminho a seguir”, escreveu Michael Le Page no Twitter em março, mas observou que levar o campo ao limite poderia levantar questões espinhosas.

Le Page citou a neurobióloga do desenvolvimento de Cambridge, Madeline Lancaster, que disse: “Se isto os empurra para além de um limite ético é algo que certamente queremos evitar, e a comunidade científica e ética está a unir-se para definir onde seria esse limite”.

Brainoware envia e recebe informações do organoide cerebral por meio de “computação de reservatório adaptativo”. Este método permite o aprendizado não supervisionado a partir de dados de treinamento, que ainda podem moldar a conectividade funcional do organóide. O potencial prático do sistema foi demonstrado através de tarefas como o reconhecimento de fala, onde distinguia as vozes dos locutores individuais com maior precisão após o treinamento.

Por exemplo, os organoides foram treinados para identificar a voz de um indivíduo em um conjunto de 240 clipes de áudio de oito pessoas pronunciando sons de vogais japonesas. Após o treinamento, os organoides conseguiram completar a tarefa com mais de 70% de precisão.




Contudo, a ciência ainda está muito longe de construir robôs vivos. Os organoides só conseguiam identificar um falante, não entender a fala, o que significa que há um caminho muito longo e tortuoso antes que a tecnologia alcance um uso prático na medicina ou na engenharia.

Titouan Parcollet, da Universidade de Cambridge, disse à revista New Scientist que o potencial da biocomputação é vasto, mas admitiu que “os atuais modelos de aprendizagem profunda são na verdade muito melhores do que qualquer cérebro em tarefas específicas e direcionadas”.

Os pesquisadores também alertaram que seus “organoides atuais ainda sofrem de alta heterogeneidade, baixo rendimento de geração, necrose/hipóxia e diversas viabilidades”, tornando-os inviáveis ​​no momento para qualquer coisa que não seja para fins de pesquisa.

Paralelamente ao desenvolvimento da Brainoware, a IA tem sido aplicada de forma criativa em áreas como a saúde, com inovações que ajudam a restaurar a mobilidade para tetraplégicos e modelos de IA capazes de ler mentes. Em conjunto, estes avanços destacam a natureza versátil e transformadora das tecnologias de IA.

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Fonte:https://decrypt.co/209387/brainoware-bioscience-ai-organoids-brain-cells 

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