Brainoware: reti neurali biologiche per il riconoscimento vocale

Nel loro studio pubblicato su Nature Electronics, i ricercatori collegati hanno degli organoidi cerebrali, gruppi di cellule cerebrali umane cresciuti in capsule di laboratorio, ad un chip elettronico. Hanno scoperto che questo sistema ibrido, chiamato "Brainoware", era in grado di elaborare informazioni in modo simile ad un cervello biologico.

In particolare, Brainoware è stato in grado di effettuare un rudimentale riconoscimento vocale, riuscendo a distinguere tra vocali giapponesi pronunciate da diversi individui. Anche se la precisione era solo del 78%, questo dimostra il potenziale di utilizzare reti neurali biologiche per compiti computazionali di intelligenza artificiale.

Secondo il team guidato dal Dr. Feng Guo, Brainoware potrebbe superare alcuni limiti dei computer tradizionali. Ad esempio, un cervello umano consuma solo 20 watt di energia mentre elabora informazioni complesse, mentre un'intelligenza artificiale su chip a silicio può consumare 8 milioni di watt. Inoltre, i cervelli biologici sono intrinsecamente più efficienti nell'apprendimento di dati complessi e rumorosi.

Tuttavia, gli organoidi cerebrali hanno ancora limitazioni significative. Ad esempio, la generazione di organoidi è ancora poco efficiente e porta ad eterogeneità e variabilità. Inoltre, mantenere gli organoidi vivi e funzionali per lunghi periodi rimane una sfida.

Nonostante queste sfide, i ricercatori ritengono che con ulteriori progressi tecnici, approcci ibridi biologico-elettronici come Brainoware potrebbero portare un progresso significativo nell'intelligenza artificiale. La plasticità e l'adattabilità degli organoidi cerebrali umani potrebbero consentire tipi completamente nuovi di apprendimento e computazione ispirati al cervello.

"Questa è la prima dimostrazione dell'uso di organoidi cerebrali per l'informatica", afferma Guo. "È emozionante vedere il potenziale degli organoidi per il bio-computing in futuro".