O jogo 2D estava ligado a um conjunto de c\u00e9lulas cerebrais humanas e de rato cultivadas em laborat\u00f3rio numa placa de Petri<\/a>. <\/strong>Utilizando um sistema com m\u00faltiplos el\u00e9ctrodos, os investigadores ensinaram<\/a> o \u201cmini-c\u00e9rebro\u201d onde a bola estava e recompensaram-no com est\u00edmulos el\u00e9ctricos sempre que a raquete lhe tocava. Em cerca de cinco minutos, as c\u00e9lulas aprenderam e jogaram partidas sem interven\u00e7\u00e3o humana<\/strong>.<\/p>\n \u201cO sucesso recente dos LLMs [Large Language Models] j\u00e1 faz mais do que tentar modelar processos que acontecem no c\u00e9rebro\u201d, diz Brett Kagan, director cient\u00edfico da Cortical Labs, uma start-up originada pela investiga\u00e7\u00e3o com o jogo Pong. \u201cGosto de dizer que qualquer m\u00e1quina suficientemente avan\u00e7ada \u00e9 indistingu\u00edvel da biologia<\/strong>, por isso que tal usarmos biologia nas nossas tentativas de explorarmos a intelig\u00eancia?\u201d<\/p>\n A experi\u00eancia com o Pong provou que os neur\u00f3nios podem aprender e reagir a feedback em tempo real<\/strong>, mesmo numa placa de Petri, diz Lena Smirnova<\/a>, professora assistente na Faculdade de Sa\u00fade P\u00fablica Johns Hopkins Bloomberg. Um ano mais tarde, em 2023, Smirnova, juntamente com outros investigadores, exp\u00f4s<\/a> a sua ideia de utilizar \u201cintelig\u00eancia organ\u00f3ide\u201d<\/strong>, um campo cient\u00edfico emergente que aproveita os pontos fortes das culturas de c\u00e9lulas cerebrais vivas humanas e animais \u2013 aprendendo com menos exemplos, adaptando-se em tempo real e utilizando a energia de forma eficiente \u2013 para criar um novo tipo de computador biol\u00f3gico<\/strong>.<\/p>\n Utilizar c\u00e9lulas cerebrais como central de processamento de um computador tem implica\u00e7\u00f5es de longo alcance. Poder\u00e1 diminuir significativamente a quantidade de energia necess\u00e1ria para alimentar a intelig\u00eancia artificial <\/strong>e revolucionar a medicina. A tecnologia j\u00e1 est\u00e1 a criar uma nova e lucrativa ind\u00fastria que os cientistas est\u00e3o a utilizar para grandes inova\u00e7\u00f5es. No entanto, este sector em crescimento \u00e9 acompanhado por quest\u00f5es complicadas sobre quando a consci\u00eancia come\u00e7a <\/strong>e as implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas de utilizar tecido vivo capaz de sentir dor.<\/p>\n Um prosenc\u00e9falo organ\u00f3ide observado sob um microsc\u00f3pio de varrimento electr\u00f3nico. Este peda\u00e7o de mat\u00e9ria cerebral, desenvolvido a partir de c\u00e9lulas-tronco neurais derivadas de Human iPSC, est\u00e1 no centro de novas investiga\u00e7\u00f5es sobre \u201ccomputadores vivos\u201d.<\/p>\n Como funcionam os computadores vivos<\/strong><\/p>\n Os dispositivos que utilizamos actualmente, desde os computadores aos telem\u00f3veis, usam\u00a0chips, nos quais milhares de milh\u00f5es de pequenos componentes chamados trans\u00edstores est\u00e3o meticulosamente fixados em sil\u00edcio e dispostos em portas l\u00f3gicas<\/strong>. Cada chip pode aceitar um par de bits como input e responder com um output de um \u00fanico bit. A combina\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias portas permite executar opera\u00e7\u00f5es complexas como as que s\u00e3o realizadas pelos actuais chatbots de IA.<\/p>\n As unidades de organ\u00f3ides cerebrais, conhecidas como bioprocessadores, funcionam em conjunto com um chip de sil\u00edcio tradicional<\/strong>. Dentro de cada organ\u00f3ide, in\u00fameros neur\u00f3nios crescem em tr\u00eas dimens\u00f5es, formando liga\u00e7\u00f5es atrav\u00e9s de sinapses. Uma vez que n\u00e3o existem liga\u00e7\u00f5es fixas que os limitem, a rede auto-organiza-se constantemente e evolui \u00e0 medida que vai aprendendo<\/strong>. Os neur\u00f3nios podem transmitir informa\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de impulsos el\u00e9ctricos e sinais qu\u00edmicos em simult\u00e2neo, ao contr\u00e1rio da l\u00f3gica r\u00edgida, passo a passo, de um computador normal.<\/p>\n \u201c\u00c9 mais como ter uma rede em constante adapta\u00e7\u00e3o do que uma placa de circuitos\u201d, acrescenta Smirnova. O c\u00e9rebro humano n\u00e3o s\u00f3 \u00e9 naturalmente adaptativo, como incrivelmente eficiente em termos de consumo de energia.<\/strong><\/p>\n Estima-se<\/a> que treinar um modelo de IA Generativa como o OpenAI GPT-3, por exemplo, consuma pouco menos de 1.300 megawatt-horas (MWh) de electricidade, tanto como 130 lares norte-americanos. O c\u00e9rebro precisa de uma frac\u00e7\u00e3o desse valor e n\u00e3o exige mais energia do que uma l\u00e2mpada comum para desempenhar uma tarefa compar\u00e1vel. Dados<\/a> recolhidos pela investiga\u00e7\u00e3o da Johns Hopkins sugerem que a biocomputa\u00e7\u00e3o poder\u00e1 reduzir o consumo de energia entre \u201c1 milh\u00e3o e 10.000 milh\u00f5es de vezes\u201d<\/strong>.<\/p>\n \u201cO desenvolvimento de organ\u00f3ides de grandes dimens\u00f5es para alimentar redes neurais energeticamente eficientes poder\u00e1 ajudar a correr modelos complexos de aprendizagem profunda, sem um impacto significativo nas altera\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas\u201d, disse Ben Ward-Cherrier<\/a>, investigador de neuroci\u00eancia computacional da Universidade de Bristol, \u00e0 National Geographic.<\/p>\n Como os bioprocessadores j\u00e1 est\u00e3o a ser utilizados<\/strong><\/p>\n Tamb\u00e9m j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 um sonho experimental: uma ind\u00fastria familiar de start-ups iniciou uma corrida para construir uma vers\u00e3o comercial daquilo que alguns chamam, coloquialmente, \u201ccomputador vivo\u201d<\/strong>.<\/p>\n A empresa Neuroplatform<\/a>, da FinalSpark, sediada na Su\u00ed\u00e7a, por exemplo, permite que qualquer pessoa fa\u00e7a experi\u00eancias \u00e0 dist\u00e2ncia, utilizando um aglomerado de organ\u00f3ides, pagando 1.000 d\u00f3lares por m\u00eas. As instala\u00e7\u00f5es da Neuroplatform incubam milhares de unidades de processamento<\/strong>. Cada organ\u00f3ide est\u00e1 equipado com oito el\u00e9ctrodos<\/strong>, que por sua vez, est\u00e3o ligados a um computador convencional. Utilizando o software da FinalSpark, os investigadores podem codificar programas que estimulam electricamente os neur\u00f3nios, monitorizar a sua resposta e exp\u00f4-los aos neurotransmissores do bem-estar<\/strong>, a dopamina e a serotonina, a fim de trein\u00e1-los para executarem tarefas de computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Al\u00e9m de alugar os seus computadores biol\u00f3gicos atrav\u00e9s da nuvem, a Cortical Labs<\/a> tamb\u00e9m come\u00e7ou a vender as suas unidades de bioprocessamento no in\u00edcio deste ano por 35.000 d\u00f3lares. As unidades parecem dispositivos sa\u00eddos de um filme de fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica: um recipiente grande em vidro e metal cont\u00e9m todos os sistemas de apoio \u2013 desde filtros de \u00e1gua aos controlos de temperatura necess\u00e1rios para manter as c\u00e9lulas cerebrais humanas vivas at\u00e9 seis meses<\/strong>.<\/p>\n Nos \u00faltimos anos, os investigadores tiraram partido destes computadores biol\u00f3gicos privados para testar inova\u00e7\u00f5es.<\/p>\n![\"servidores](\"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/servidores-inteligencia-artificial-a0eb42fe-981814496-241205120433_a23c5552_241205151757_800x800.web.webp\")
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Microfotografia por cortesia de FinalSpark<\/p>\n![\"Bact\u00e9rias](\"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/bacterias-e-fungos_a9c144e6_230626121247_800x800.jpg\")
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