Localizada em Vevey, na Suíça, a startup FinalSpark está fabricando computadores que utilizam neurônios humanos vivos como processadores. A técnica, que substitui as tradicionais CPUs por unidades fundamentais do sistema nervoso derivadas da pele humana, promete revolucionar os métodos tradicionais de construção de modelos de inteligência artificial (IA).
Em vez de depender de processadores de chips digitais, os engenheiros Martin Kutter e Fred Jordan criaram a FinalSpark em 2014, com o objetivo de fabricar máquinas pensantes de acordo com os princípios da biocomputação, que pretende aprimorar um “bioprocessador” sem restrições energéticas.
Para isso, diz o site da empresa, já foram testados 10 milhões de neurônios vivos, para uso em um trabalho de pesquisa já em andamento, com o objetivo de construir um sistema mental de minúsculas estruturas neurais tridimensionais cultivadas a partir de células-tronco humanas, A ideia é baseada em um projeto original de pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, de Baltimore, nos EUA.
Como irá funcionar o computador alimentado por neurônios humanos?
Neuroplataforma Biológica BNP da FinalSpark, em fase de produção desde fevereiro.Fonte: FinalSpark
Embora o princípio de funcionamento do sofisticado sistema seja um prosaico fio elétrico treinando neurônios humanos para processar informações, como normalmente o fazem em nossos cérebros, a ideia é testar métodos futuristas em modelos de IA, explica o cofundador e co-CEO Fred Jordan ao site Quartz.
Essas tecnologias incluem programação genética e “redes neurais de aumento in sílico”, termo que se refere à melhoria ou expansão dessas redes por meio de simulações computacionais. Esse tipo de abordagem geralmente é baseado nos princípios de aumentar a capacidade da rede e torná-la mais poderosa e eficiente, de forma a lidar com problemas cada vez mais complexos.
Jordan afirma que o objetivo da FinalSpark é atingir um raciocínio humano real que consiga analisar emoções enquanto cria novas ideias e conceitos fora da sua “caixinha” de conhecimentos. “Isso é o que uma máquina pensante ‘real’ deveria fazer”, resume Jordan, em vez de só imitar o pensamento humano, após meses de treinamento em dados avançados.