Universidade de Milão e empresa Reply iniciam pesquisa inovadora com plataforma CL1 que integra 800 mil neurónios vivos; sistema já aprendeu a jogar Doom e consome apenas 30 watts Por Redação Infonews24hs | 19 de abril de 2026
A era dos computadores biológicos chegou. Cientistas da Universidade de Milão, em parceria com a empresa de tecnologia Reply e a startup australiana Cortical Labs, iniciaram um projeto pioneiro de computação biológica utilizando neurónios humanos vivos. O sistema, denominado CL1, integra cerca de 800 mil neurónios cultivados em laboratório sobre uma matriz de elétrodos, que recebem estímulos, processam informação e geram respostas através de atividade elétrica . Diferente dos computadores tradicionais baseados em silício, esta nova plataforma aproveita a capacidade de processamento paralelo e a eficiência energética dos neurónios biológicos. O sistema já demonstrou ser capaz de aprender tarefas complexas, incluindo o icónico jogo de vídeo Doom, após apenas uma semana de treino, utilizando apenas 200 mil neurónios e consumindo 30 watts de eletricidade — uma fração da energia gasta por processadores gráficos convencionais . Como funciona o computador biológico CL1A tecnologia CL1, desenvolvida pela Cortical Labs, baseia-se num conceito revolucionário: neurónios humanos são cultivados diretamente sobre um chip de silício equipado com uma matriz de micro-elétrodos. Estes elétrodos enviam estímulos elétricos às células e, ao mesmo tempo, registam as respostas neuronais, criando um ciclo de comunicação bidirecional entre o mundo biológico e o digital . Os neurónios são derivados de células estaminais obtidas a partir de amostras de sangue, eliminando questões éticas associadas ao uso de tecido fetal. Uma vez cultivados, estes neurónios formam redes espontâneas, estabelecendo sinapses e conectando-se entre si de forma semelhante ao que ocorre no cérebro humano . O projeto de investigação da Universidade de Milão, em colaboração com a Reply, visa explorar três aspetos fundamentais: a dinâmica de aprendizagem dos neurónios biológicos, a comparação da sua eficiência energética com arquiteturas computacionais tradicionais, e a avaliação da robustez, reprodutibilidade e estabilidade a longo prazo destes sistemas. A revolução silenciosa: do Pong ao DoomO caminho até ao computador biológico começou em 2022, quando a Cortical Labs demonstrou que neurónios em placa conseguiam aprender a jogar Pong, o clássico jogo de ténis de mesa. A descoberta, publicada na revista Neuron, mostrou que os neurónios podiam adaptar-se a um ciclo de feedback simples com uma velocidade surpreendente . Em março de 2026, a equipa deu um passo muito maior. Em colaboração com o investigador independente Sean Cole, os neurónios do sistema CL1 foram treinados para jogar Doom, um jogo de tiro em primeira pessoa com ambientes 3D que exige perceção visual, tomada de decisão e coordenação motora um desafio muito superior ao Pong . Em apenas uma semana, as células aprenderam comportamentos básicos: procurar inimigos, apontar e disparar. Embora o desempenho seja comparável ao de um jogador iniciante, o feito é notável considerando que o sistema utiliza apenas 200 mil neurónios, uma fração ínfima dos cerca de 86 mil milhões que compõem o cérebro humano . Eficiência energética: a grande promessaUm dos aspetos mais promissores da computação biológica é a sua eficiência energética. Cada unidade CL1 consome apenas 30 watts de eletricidade, enquanto os processadores gráficos utilizados em centros de dados de IA podem consumir milhares de watts cada um . O cérebro humano, que serve de inspiração para esta tecnologia, necessita de apenas 20 watts para realizar mais de 10 quatrilhões de operações por segundo uma eficiência 12 ordens de magnitude superior à dos supercomputadores modernos . Os neurónios biológicos replicam esta eficiência, oferecendo uma alternativa sustentável para tarefas que exigem processamento paralelo intensivo. "Compreender como os sistemas biológicos processam informação ao nível celular pode abrir novas perspetivas na investigação em fisiologia integrativa", afirmou o Professor Carlo Capelli, da Universidade de Milão. "O potencial para estudar mecanismos adaptativos em redes neuronais vivas é notável" . Tabela 1. Comparação entre computação biológica e tradicional
O primeiro centro de dados biológico do mundoEm março de 2026, a Cortical Labs inaugurou em Melbourne o primeiro centro de dados do mundo alimentado por neurónios humanos. O protótipo, denominado Bio Data Centre, contém 120 unidades CL1 interligadas, que desde setembro de 2025 estão a ser testadas para operações em nuvem . Este centro alimenta atualmente a Cortical Cloud, permitindo que investigadores e programadores de todo o mundo acedam remotamente à computação biológica. A empresa planeia construir uma instalação ainda maior em Singapura, com cerca de 1000 unidades CL1, em parceria com o operador de centros de dados DayOne, prevista para começar a tomar forma em setembro de 2026 . "A biocomputação não pretende substituir o silício tradicional, mas oferece uma alternativa prática e energeticamente eficiente para sistemas de IA física, como drones e robôs, que operam no mundo real", explicou Hon Weng Chong, fundador e CEO da Cortical Labs . Os desafios da biocomputaçãoManter neurónios vivos num ambiente computacional é um dos maiores desafios práticos da tecnologia. O sistema requer um fornecimento contínuo de nutrientes e a remoção de resíduos metabólicos, um processo que a Cortical Labs descreve como "canalização" uma infraestrutura de suporte de vida para as células . Os tubos de nutrientes têm de ser substituídos a cada cinco ou seis meses, mas a empresa já conseguiu manter células vivas por 500 dias sem problemas. Este é um marco importante, pois a longevidade das células é essencial para aplicações práticas da tecnologia . Além disso, o desempenho computacional ainda é limitado. Os neurónios treinados para jogar Doom têm um desempenho semelhante ao de um jogador humano iniciante, e a aprendizagem é mais lenta do que a de algoritmos de IA convencionais. No entanto, a vantagem está na eficiência energética e na capacidade de adaptação biológica, que podem ser úteis para problemas que os sistemas tradicionais têm dificuldade em resolver . Tabela 2. Projetos europeus em computação biológica e neuromórfica
O que a investigação europeia está a fazerA Europa está na vanguarda da investigação em computação biológica e neuromórfica. O projeto SpinAge, financiado pela União Europeia e sediado na Universidade de Aarhus, na Dinamarca, está a desenvolver sistemas neuromórficos baseados em nano-espín que prometem uma melhoria de desempenho de quatro ordens de magnitude em relação aos sistemas atuais . Em Londres, investigadores do King's College London criaram o BioConNet, uma plataforma aberta que permite engenharia de circuitos neuronais humanos programáveis. O sistema, descrito na revista Advanced Healthcare Materials, utiliza células estaminais e microfluídica para criar redes neuronais à escala do córtex cerebral, mantendo a capacidade de estudar conexões individuais entre neurónios . Na Alemanha, o Instituto Fraunhofer EMFT está a desenvolver chips neuromórficos utilizando novos materiais 2D e memristores, em projetos financiados pela União Europeia. Estes chips replicam a função das sinapses biológicas, permitindo computação analógica com consumo energético drasticamente reduzido . Já na Universidade de Loughborough, no Reino Unido, foi lançado um projeto de doutoramento integrado no UK Multidisciplinary Centre for Neuromorphic Computing, focado no desenvolvimento de plataformas microfísicas para modelar circuitos neuronais humanos in vitro . Aplicações futuras e implicações éticasAs potenciais aplicações da computação biológica vão muito além dos jogos. A Cortical Labs já identificou áreas como a cibersegurança, robótica, análise de dados em tempo real e sistemas de IA física como domínios onde esta tecnologia pode trazer vantagens únicas . Os neurónios biológicos são excelentes na deteção de padrões e na adaptação a ambientes imprevisíveis, características que podem complementar as limitações dos sistemas de IA atuais. Em robótica, por exemplo, a capacidade de aprender e adaptar-se em tempo real com consumo energético reduzido é particularmente atrativa . No entanto, a tecnologia também levanta questões éticas significativas. Até que ponto devemos considerar conscientes sistemas baseados em neurónios humanos? Que salvaguardas devem ser implementadas para garantir que estas "unidades de processamento biológicas" são tratadas com o respeito adequado? Estas são questões que os investigadores começam a debater à medida que a tecnologia avança . O Professor Alberto Minetti, da Universidade de Milão, nota que "os resultados de experiências simples de equilíbrio dinâmico poderiam ser alcançados usando um número significativamente menor de neurónios biológicos", sugerindo que mesmo pequenas redes neuronais podem ser suficientes para tarefas específicas, o que reduz a complexidade ética do problema . Aviso importante: Este artigo tem fins exclusivamente informativos. A computação biológica é uma tecnologia emergente em fase experimental. As aplicações práticas e a viabilidade comercial a longo prazo ainda não foram demonstradas. Consulte fontes especializadas para informações atualizadas sobre o estado da investigação. Referências completas
Leia também |
