Uma empresa australiana ensinou neurónios humanos criados em laboratório a conduzir um cão-robô até um alvo.
Usar neurónios vivos como base de chips de computador promete trazer vantagens grandes sobre os sistemas convencionais, tanto na eficiência energética como na capacidade de adaptação.
Por muito sofisticada que a IA seja, o cérebro humano precisa de muito menos energia para funcionar e continua a ser bem melhor a lidar com o que não conhece.
A mais recente demonstração desta tecnologia biológica vem de cientistas da Cortical Labs, na Austrália, que equiparam um cão-robô com neurónios criados em laboratório capazes de o guiar até um alvo num mapa simples.
Ao fazer crescer os neurónios diretamente no chip, e ao equipá-lo com elétrodos que dão sinais elétricos nos dois sentidos, a equipa da Cortical Labs conseguiu traduzir a atividade do pequeno grupo de neurónios em movimento para o robô ligado a ele.
“O cão-robô é uma demonstração simples de como os progressos nos sistemas biológicos também se podem aplicar ao mundo real, mas ajuda a tornar a oportunidade tangível”, diz Brett Kagan, cofundador e CEO da empresa.
“A mais longo prazo, esta abordagem pode servir robôs e sistemas autónomos que precisam de tomar decisões em ambientes reais e imprevisíveis.”
Ainda estamos nas fases iniciais desta tecnologia, que para já não é particularmente rápida nem eficiente. Mas, no futuro, podemos vir a ter robôs controlados por neurónios a trabalhar em sítios remotos ou perigosos, ou a ajudar as pessoas com respostas personalizadas que aprendem ao longo do tempo.
A Cortical Labs já tinha mostrado grupos de neurónios a completar tarefas de computador, incluindo jogar Pong e Doom. Agora, leva a ideia ao mundo físico, com a robótica, e oferece uma alternativa aos sistemas tradicionais.
“Os robôs, que são máquinas cada vez mais capazes no controlo físico, ainda têm dificuldade no controlo de nível superior que é preciso para aprender depressa ou para se adaptar quando as condições mudam”, diz Kagan.
“Andar, correr e fazer acrobacias é espantoso, mas decidir onde e quando agir continua a ser um desafio para os métodos tradicionais.”
“Usar células vivas como substrato de computação central traz muitos desafios, mas também oferece um grande potencial em eficiência energética, robustez e adaptação, um potencial que agora podemos começar a explorar e a avaliar”.
Houve ainda bastante tentativa e erro, e os passos seguintes são aumentar a escala destes chips para lidar com tarefas mais complexas em menos tempo. Lá fora, no mundo real, os robôs vão precisar de fazer muito mais do que navegar numa grelha simples.
Outro objetivo dos investigadores é perceber melhor como é que estes chips feitos de neurónios retêm informação, e que tipo de “memória” podem ter.
“O desafio não é simplesmente fazer crescer neurónios sobre silício. É encontrar formas fiáveis de comunicar com os sistemas biológicos, treiná-los e perceber que abordagens dão resultados consistentes”, diz Johnson Zhou, engenheiro de software de investigação na Cortical Labs.
“Esta investigação dá-nos um quadro para testar essas perguntas em grande escala. Estabelece uma base sobre a qual podemos construir à medida que a computação biológica caminha para aplicações práticas.”
O estudo foi apresentado na conferência NeurIPS 2026 e pré-publicado no arXiv.
(ZAP )