Reply e l’Università degli Studi di Milano hanno comunicato l’avvio di una collaborazione di ricerca sperimentale nel campo del biological computing, un settore che mira a combinare sistemi biologici e tecnologie digitali per scoprire nuovi metodi di apprendimento ed elaborazione delle informazioni. Il progetto coinvolge il Dipartimento di Fisiopatologia e Trapianti dell’ateneo milanese, insieme al Centro Dino Ferrari della stessa università e dell’Ospedale Policlinico, con l’intento di esaminare potenzialità, limiti e conseguenze di queste metodologie per la ricerca e, in futuro, per applicazioni organizzative e industriali.
Per le indagini sarà impiegato CL1, il “computer biologico” sviluppato da Cortical Labs, una società biotecnologica australiana. Questa piattaforma si distingue dalle architetture convenzionali basate sul silicio poiché utilizza neuroni umani vivi integrati con un sistema software, creando un’interazione diretta tra input digitali e l’attività elettrica generata dalla rete neuronale. CL1 comprende circa 800.000 neuroni, i quali ricevono stimoli, elaborano segnali e forniscono output misurabili attraverso l’attività elettrica, permettendo così di studiare il processo di apprendimento in un ambiente computazionale controllato.
Le colture neuronali di 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 analizzare più dettagliatamente le dinamiche di apprendimento dei neuroni biologici e di confrontare la loro efficienza, anche in termini energetici, con quella delle architetture di calcolo classiche. Saranno esaminati la robustezza, la riproducibilità dei risultati e la stabilità a lungo termine dei sistemi di calcolo basati su neuroni.
“Questa iniziativa segna l’inizio di un programma di ricerca avanzata finalizzato a esplorare nuovi paradigmi computazionali. L’intento è di valutarne il potenziale impatto pratico e di comprendere le possibili implicazioni in termini di soluzioni e benefici per le organizzazioni”, ha affermato Filippo Rizzante, CTO di Reply.
Dal punto di vista accademico, la professoressa Stefania Corti, docente di Neurologia e direttrice 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.
“Collaborare con neuroni biologici in un contesto computazionale ci consente di approfondire questioni fondamentali su come le reti neurali processano 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 coniuga l’expertise neuroscientifica con tecnologie all’avanguardia per migliorare la nostra comprensione dell’intelligenza biologica.”
“La piattaforma CL1 rappresenta un’opportunità unica per analizzare le dinamiche fisiologiche delle reti neuronali in un ambiente computazionale controllato”, ha dichiarato 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 trattano le informazioni a livello cellulare potrebbe aprire nuove possibilità nella ricerca in fisiologia integrativa”.
“Da un punto di vista biomeccanico e fisiologico, questo progetto ci consente di esaminare l’efficienza energetica della computazione biologica rispetto 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 studiare i 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 per testare ipotesi fondamentali riguardanti l’apprendimento, l’adattamento e il consumo energetico della computazione. Da un lato, ciò potrebbe aprire nuove strade per la neuroscienza, offrendo una piattaforma per osservare reti viventi mentre interagiscono con sistemi software. Dall’altro, potrebbe suggerire, nel medio termine, architetture ibride capaci di affrontare alcune categorie di problemi con approcci diversi rispetto a quelli attualmente prevalenti, soprattutto se i risultati su efficienza e stabilità dovessero essere confermati in modo riproducibile.
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