Startup constrói data center com neurônios humanos

Enquanto gigantes da tecnologia correm para construir centros de dados cada vez maiores e mais vorazes em energia, uma startup australiana tomou um caminho oposto: em vez de empilhar servidores de silício, ela está empilhando neurônios humanos vivos em um data center.

A Cortical Labs inaugurou sua primeira unidade em Melbourne e planeja uma instalação maior em Singapura. Os prédios, porém, não abrigam racks comuns de computadores. Em seus lugares, estão os sistemas CL1 — dispositivos do tamanho de uma bancada que combinam cerca de 200 mil neurônios, derivados de células-tronco e cultivados diretamente sobre um chip de silício, com uma complexa infraestrutura que mantém as células vivas, alimentadas e na temperatura certa. As informações são do Live Science.

A ideia central

A ideia central é que os neurônios já são processadores de informação. No cérebro, eles se comunicam por impulsos elétricos, formando padrões que se reorganizam constantemente – conexões se fortalecem ou enfraquecem conforme a experiência. É o que chamamos de aprendizado. Um chip tradicional, por sua vez, apenas executa instruções pré-definidas; ele não se ajusta sozinho.

Os pesquisadores da Cortical Labs já haviam demonstrado, em estudo publicado na revista Neuron, que neurônios cultivados em laboratório podiam aprender a jogar uma versão simplificada de Pong. O truque estava em um circuito de feedback: quando os neurônios acertavam, o estímulo se tornava mais previsível; quando erravam, o sinal ficava caótico. Com o tempo, as células se estabilizavam em padrões mais eficientes. A mesma lógica foi aplicada a interações com o jogo Doom.

O sistema CL1 leva esse conceito para uma escala maior. Os neurônios são dispostos sobre uma matriz de microeletrodos que estimulam as células e registram suas respostas em tempo real. Uma camada de software traduz esses padrões neurais em sinais digitais que um computador pode interpretar. Técnicamente, isso se aproxima do que se chama “computação de reservatório” — um sistema dinâmico complexo cujo comportamento é interpretado por um software externo.

O dilema energético da IA

O crescente apetite da inteligência artificial por energia é uma das molas por trás dessa busca. Modelos modernos de IA consomem gigawatts de eletricidade e milhões de litros de água para resfriamento. O cérebro humano, em contraste, opera com meros 20 watts e, ainda assim, é capaz de reconhecimento de padrões, aprendizado e tomada de decisões.

A aposta da Cortical Labs é que sistemas neurais vivos possam lidar com certas cargas de trabalho de forma muito mais eficiente do que chips convencionais — especialmente em tarefas que envolvem dados esparsos, ruidosos ou situações de incerteza, como reconhecimento de padrões e processamento sensorial. Ninguém espera que neurônios cultivados substituam GPUs em cálculos massivos de multiplicação de matrizes. Mas, em nichos específicos, eles podem complementar o silício.

Ainda longe do data center hiperescalável

Apesar do entusiasmo, a tecnologia está, primordialmente, em fase embrionária. As instalações da Cortical Labs são minúsculas. Principalmente, se comparadas aos data centers da Amazon, Microsoft ou Google. Estes abrigam dezenas de milhares de servidores.

O sistema CL1 é, antes de tudo, um dispositivo de bancada. Além disso, a unidade de Melbourne opera, provavelmente, com dezenas de unidades, não milhares. Há, também, desafios técnicos enormes. Células vivas são, inegavelmente, mais complexas e frágeis do que transistores. Nesse sentido, exigem ambiente controlado, nutrientes constantes e monitoramento contínuo.

Em contrapartida, sua reprodutibilidade é limitada. Cada cultura neural se comporta, por vezes, de forma ligeiramente diferente. Por fim, a vida útil das células representa, ademais, um problema.

O cientista da computação e engenheiro de hardware Steve Fuber resume o ceticismo: “Neste estágio inicial, muito ainda é desconhecido. Ainda estamos longe de identificar uma abordagem ideal que seja tão versátil quanto o processador programável de propósito geral”.

Questões éticas no horizonte

Por fim, há questões éticas que começam a aparecer. As culturas atuais de neurônios estão longe de qualquer semelhança com consciência, mas pesquisadores da área já pedem diretrizes claras conforme os sistemas se tornam mais complexos. O que acontece quando um “chip vivo” começa a exibir comportamentos não esperados? A pergunta ainda é teórica, mas não é mais pura ficção científica.

Por ora, o projeto da Cortical Labs é melhor visto como uma sonda inicial – uma tentativa de tirar a computação biológica do laboratório e colocá-la em uma estrutura que se parece com infraestrutura real. Se algum dia esses “servidores vivos” vão povoar data centers comerciais, ninguém sabe. Mas, num momento em que o custo energético da IA dispara, a ideia de que poderíamos aprender com os 20 watts do cérebro humano começa a fazer sentido até para os céticos.

Fonte: olhardigital