In Pennsylvania un progetto fantascientifico è diventato realtà nei laboratori della Lehigh University. Un team di ricercatori, guidato dal professore Yevgeny Berdichevsky, sta coltivando mini-cervelli in laboratorio. Questo principalmente per capire come il cervello umano elabora le informazioni. E poi applicare gli stessi principi al mondo dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo è ambizioso. Realizzare un’AI più veloce. Ma soprattutto molto meno energivora rispetto agli attuali modelli.
Ordine nei neuroni e algoritmi intelligenti: la sfida dell’AI ispirata ai mini-cervelli umani
Il cervello umano riesce a svolgere miliardi di operazioni consumando appena 20 watt. L’equivalente di una piccola lampadina. In confronto, i data center che sostengono l’AI moderna richiedono quantità di energia enormi. Proprio per questo i ricercatori vogliono studiare gli organoidi cerebrali. Delle strutture tridimensionali di pochi millimetri ottenute da cellule adulte. Questi mini-cervelli non sviluppano coscienza. Ma rappresentano modelli biologici preziosi per capire l’efficienza del cervello naturale. Il progetto ha già ottenuto un finanziamento da 2 milioni di dollari dalla National Science Foundation.
Uno degli ostacoli principali è organizzare i neuroni in modo più simile alla corteccia cerebrale umana. Attualmente, negli organoidi, le connessioni neuronali sono casuali. A questo lavora Lesley Chow. Un docente di bioingegneria che userà strutture tridimensionali stampate in 3D. Proprio per guidare le cellule nella posizione corretta. L’obiettivo è creare un piccolo cervello sintetico capace di rispondere a stimoli visivi. Come ad esempio impulsi luminosi. Proprio come fa un sistema nervoso reale.
I neuroni saranno modificati geneticamente per emettere luce quando si attivano. Permettendo così agli scienziati di osservare in tempo reale l’elaborazione dei dati. Si cercherà di capire se questi mini-cervelli riescano a riconoscere schemi come movimento, velocità e direzione. Abilità fondamentali, ad esempio, per i sistemi di guida autonoma. I segnali raccolti saranno poi tradotti in dati digitali da nuovi algoritmi capaci di leggere l’attività cerebrale.
La ricerca, che unisce neuroscienze, ingegneria e informatica, non punta a creare intelligenze biologiche. Ma a ispirarsi al cervello umano per rendere l’AI più sostenibile.
