Reply e l’Università degli Studi di Milano hanno reso nota una nuova collaborazione di ricerca sperimentale nel campo del biological computing, un settore che mira a unire sistemi biologici e tecnologie digitali per indagare modalità innovative di apprendimento e di elaborazione delle informazioni. Il progetto coinvolge il Dipartimento di Fisiopatologia e dei Trapianti dell’Ateneo milanese, insieme al Centro Dino Ferrari dell’Università degli Studi di Milano e all’Ospedale Policlinico, con il fine di analizzare le potenzialità, i limiti e le implicazioni di tali approcci sia per la ricerca che, in prospettiva, per applicazioni in ambito organizzativo e industriale.
Per le indagini verrà impiegato CL1, il “computer biologico” creato da Cortical Labs, un’azienda biotecnologica australiana. Questa piattaforma si differenzia dalle architetture tradizionali basate sul silicio poiché utilizza neuroni umani viventi combinati con un sistema software, creando un’interazione diretta tra input digitali e l’attività elettrica generata dalla rete neuronale. CL1 integra circa 800.000 neuroni, che ricevono stimoli, elaborano segnali e producono output misurabili in termini di attività elettrica, consentendo lo studio dell’apprendimento in un contesto computazionale controllato.
Le colture neuronali fornite da Cortical Labs hanno appreso a giocare al videogioco Pong in pochi minuti, utilizzando un numero significativamente inferiore di esempi di addestramento rispetto ai sistemi di intelligenza artificiale tradizionali. Il programma sperimentale si propone ora di osservare in modo più approfondito le dinamiche di apprendimento dei neuroni biologici e di confrontare la loro efficienza, anche in termini energetici, rispetto alle architetture di calcolo convenzionali. Saranno analizzati la robustezza, la riproducibilità dei risultati e la stabilità nel lungo periodo dei sistemi di calcolo basati su neuroni.
“Questa iniziativa segna l’inizio di un programma di ricerca avanzata destinato a esplorare nuovi paradigmi computazionali. L’intento è di valutarne il potenziale impatto applicativo e di comprenderne le possibili implicazioni in termini di soluzioni e vantaggi per le organizzazioni,” ha dichiarato Filippo Rizzante, CTO di Reply.
Dal versante accademico, la professoressa Stefania Corti, ordinaria di Neurologia e direttore delle Malattie Neuromuscolari e Rare del Policlinico di Milano, descrive la collaborazione come una nuova frontiera nello studio della computazione biologica, evidenziando le opportunità derivanti dall’integrazione tra neuroni attivi e sistemi digitali per indagare l’apprendimento e la plasticità neurale.
“Lavorare con neuroni biologici in un contesto computazionale ci permette di esplorare questioni fondamentali riguardo a come le reti neurali elaborano e si adattano alle informazioni,” ha aggiunto la Prof.ssa Linda Ottoboni, Ricercatrice presso il Dipartimento di Fisiopatologia Medico-Chirurgica e dei Trapianti dell’Università degli Studi di Milano. “Questo progetto interdisciplinare combina competenze neuroscientifiche con tecnologie all’avanguardia per progredire nella nostra comprensione dell’intelligenza biologica.”
“La piattaforma CL1 rappresenta un’opportunità unica per studiare le dinamiche fisiologiche delle reti neuronali in un ambiente computazionale controllato,” ha affermato il Prof. Carlo Capelli, Professore Ordinario di Fisiologia presso il Dipartimento di Fisiopatologia Medico-Chirurgica e dei Trapianti dell’Università degli Studi di Milano. “Comprendere come i sistemi biologici gestiscono le informazioni a livello cellulare potrebbe aprire nuove prospettive nella ricerca in fisiologia integrativa.”
“Dal punto di vista biomeccanico e fisiologico, questo progetto ci consente di esplorare l’efficienza energetica della computazione biologica in confronto ai sistemi artificiali,” ha aggiunto il Prof. Alberto Minetti, Professore Ordinario di Fisiologia e Biomeccanica presso l’Università degli Studi di Milano. “Il potenziale per lo studio dei meccanismi adattativi nelle reti neurali viventi è notevole. I risultati di semplici esperimenti di equilibrio dinamico, per esempio, potrebbero essere ottenuti con un numero decisamente inferiore di neuroni ‘biologici’.”
Il biological computing non andrà a sostituire il calcolo tradizionale, ma rappresenta un campo di esplorazione dove si possono testare ipotesi fondamentali su apprendimento, adattamento e consumo energetico della computazione. Da un lato, questo potrebbe aprire nuove vie per la neuroscienza, fornendo un banco di prova in cui osservare reti viventi mentre interagiscono con sistemi software. Dall’altro, potrebbe suggerire, nel medio periodo, architetture ibride in grado di affrontare alcune classi di problemi con approcci diversi da quelli attualmente prevalenti, specialmente se i risultati relativi a efficienza e stabilità dovessero essere confermati in modo riproducibile.
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