Teoria X De Edson X

 

Computação biológica: a promessa de unir o orgânico e o digital em um futuro incerto / Seleção Biométrica 

Seleção natural de Darwin e Walace 

 Seleção natural é o mecanismo evolutivo proposto por Alfred Wallace e Charles Darwin, que afirmou que o meio ambiente atua como um selecionador de características, perpetuando os organismos mais aptos a sobreviver em determinado local.

Seleção Biométrica de Edson X 

Para a seleção Biométrica, de Edson X, o meio bio-fisioquimico (natural/artificial)  fisioquimico (Espaço sideral-Terrestre) é ativo no processo evolutivo, suas divisões conduzem distinções entre espécies, ambiente-organismo são inter-dependentes, que na luta pela a existência dos ambientes-organismos, organismos-organismos , ambientes-ambientes,  seleciona, desprende caracteres, perpetuando o ambiente-organismo mais biométricamente apto a sobreviver em determinado espaço-tempo. Edson X, fev-2021, Amazon e-book 

Conversa com o Gemini

Com qual seleção o artigo coopera mais ?

Seleção natural de Darwin e Walace 

 Seleção natural é o mecanismo evolutivo proposto por Alfred Wallace e Charles Darwin, que afirmou que o meio ambiente atua como um selecionador de características, perpetuando os organismos mais aptos a sobreviver em determinado local.

Seleção Biométrica de Edson X 

Para a seleção Biométrica, de Edson X, o meio bio-fisioquimico (natural/artificial)  fisioquimico (Espaço sideral-Terrestre) é ativo no processo evolutivo, suas divisões conduzem distinções entre espécies, ambiente-organismo são inter-dependentes, que na luta pela a existência dos ambientes-organismos, organismos-organismos , ambientes-ambientes,  seleciona, desprende caracteres, perpetuando o ambiente-organismo mais biométricamente apto a sobreviver em determinado espaço-tempo. Edson X, fev-2021, Amazon e-book 

Computação biológica: a promessa de unir o orgânico e o digital em um futuro incerto

Entre silício e neurônios vivos, uma nova era da computação levanta dúvidas técnicas e éticas

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por Pamela Sousa

8:18 pm - 12 de fevereiro de 2025

Rodrigo Krüger é diretor de produtos da NTT Data. Foto: divulgação

Com projetos inovadores como o DishBrain, desenvolvido pela startup Cortical Labs, o futuro da computação ganha um novo contorno. Em vez de silício, pesquisadores conectam neurônios vivos a sistemas de computador, criando uma ponte entre o biológico e o digital.

Imagine um laboratório onde células nervosas são estimuladas a jogar Pong. Em experimentos, uma interface liga diretamente as células aos computadores. No DishBrain, os neurônios são programados para controlar uma raquete no jogo e, para cada erro, recebem “punições” por meio de sinais imprevisíveis. Em apenas cinco minutos, as células já revelaram uma forma de aprendizado, ajustando seus impulsos e começando a rebater a bola.

Essa proposta não só desafia os limites da computação tradicional, mas também evoca a eficiência do cérebro humano – capaz de processar operações complexas com pouquíssimos watts. Inspirados por essa capacidade, os pesquisadores vislumbram sistemas que se adaptam e aprendem de maneira orgânica, rompendo com o paradigma dos circuitos fixos.

Porém, nem tudo são flores. Rodrigo Krüger, diretor de produtos da NTT Data, alerta que “as previsões da viabilidade e escalabilidade da tecnologia podem se concretizar só daqui a 20 ou 30 anos”. Essa ressalva destaca os desafios ainda pendentes, técnicos e éticos, que acompanham essa revolução.

Leia também: O impacto ambiental da inteligência artificial: caminhos para um futuro sustentável

A gênese de uma nova era

Durante décadas, os circuitos integrados baseados em silício seguiram a trajetória predita pela Lei de Moore, possibilitando uma escalada exponencial na capacidade de processamento. Porém, os limites físicos – o consumo energético e a dissipação de calor – impõem barreiras que tornam necessária a busca por alternativas. Nesse contexto, a computação biológica poderia surgir como uma alternativa, inspirada na eficiência do cérebro humano, que opera com cerca de 20 watts de energia para realizar tarefas extremamente complexas.

“Segundo pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, o hardware biológico possibilitaria a fabricação de núcleos de processamento a partir de material biológico sintético. Deste modo, os núcleos de processamento utilizariam material e arquitetura semelhante ao cérebro humano, inclusive no que tange ao tamanho, gasto energético e poder de processamento”, afirma Krüger.

O mecanismo da aprendizagem hebbiana

No cerne dessa tecnologia está a chamada aprendizagem hebbiana, um princípio que remete aos estudos de Donald Hebb, na década de 1940. De forma resumida, a máxima “neurônios que disparam juntos, se conectam juntos” sintetiza um processo pelo qual a frequência e a sincronia dos impulsos elétricos entre os neurônios fortalecem as conexões. Quando dois neurônios se ativam simultaneamente, o caminho entre eles se torna mais eficiente; se a sincronia é perdida, a conexão enfraquece.

Segundo o artigo A Synthetic Approach for Adaptive Neuromorphic Computing, esse mecanismo, naturalmente presente no cérebro humano, permite a auto-organização das redes neurais. Diferentemente dos sistemas digitais, que dependem de reprogramação constante e de enormes bases de dados rotulados, as redes biológicas têm a capacidade intrínseca de se adaptarem aos estímulos externos. Essa característica pode levar, em tese, a um processamento mais intuitivo e, possivelmente, a uma “criatividade” comparável à humana.

Chips de silício versus redes biológicas

A distinção entre os tradicionais chips de silício e os emergentes sistemas biológicos é profunda e multifacetada. Enquanto os circuitos de silício são produtos da miniaturização e da padronização industrial, os computadores biológicos trariam consigo a complexidade e a variabilidade inerentes aos sistemas vivos.

Eficiência energética: o cérebro humano é uma verdadeira usina de processamento, já que realiza operações de alta complexidade com um consumo energético ínfimo. Em contraste, os supercomputadores modernos demandam quantidades enormes de energia, com desafios adicionais na dissipação de calor.

Capacidade de adaptação: os chips de silício operam de maneira determinística, baseados em códigos fixos. Já os sistemas biológicos, através da aprendizagem hebbiana, podem reorganizar suas conexões e se adaptar a novos padrões sem intervenção externa, possibilitando uma resposta dinâmica a situações imprevistas.

Padronização e escalabilidade: a fabricação dos chips de silício segue processos altamente controlados e padronizados, permitindo a produção em massa com alta confiabilidade. Por outro lado, a variabilidade dos sistemas vivos – mesmo em condições laboratoriais – torna a padronização um desafio que, segundo os especialistas, poderá retardar a aplicação comercial dessa tecnologia.

Implicações éticas e desafios de biossegurança

A integração entre o orgânico e o digital não se restringe aos desafios técnicos. Ela acarretaria, também, profundas questões éticas que remetem à própria definição de vida e consciência. O uso de células vivas em sistemas computacionais impõe uma reflexão sobre o tratamento desses organismos, especialmente quando se considera o potencial de que eles possam desenvolver algum grau de sensibilidade.

Entre os dilemas éticos estão:

Uso de células vivas: ao empregar neurônios cultivados, os pesquisadores precisam lidar com questões relativas à experimentação em sistemas vivos, o que envolve cuidados especiais para evitar qualquer forma de sofrimento ou exploração indevida.

Possibilidade de consciência: mesmo que, no estágio atual, os sistemas biológicos não possuam plena consciência, a evolução natural dos processos de autoaprendizagem levanta a hipótese – ainda que remota – de que essas redes possam, um dia, desenvolver alguma forma de percepção própria.

Comportamento imprevisível: a adaptabilidade inerente a esses sistemas pode resultar em comportamentos emergentes e imprevisíveis, exigindo a implementação de protocolos rigorosos de biossegurança para prevenir riscos ambientais e sanitários.

O olhar cauteloso

Krüger expressa com clareza as incertezas que permeiam o cenário. “Embora o potencial da computação biológica seja imenso, estamos lidando com uma tecnologia ainda muito incipiente. A viabilidade da tecnologia pode ser só daqui a 20 ou 30 anos, quando os desafios de escalabilidade, estabilidade e segurança forem devidamente superados e regulamentados.”

Segundo o executivo, o otimismo não pode eclipsar os riscos, e a comunidade científica, juntamente com os órgãos reguladores, terá o desafio de traçar limites e definir padrões que protejam tanto os componentes biológicos quanto os usuários dessa nova tecnologia.

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computação biológica

 

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silício

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Pamela Sousa

Repórter no IT Forum, é graduada em Jornalismo pela Universidade Federal de Santa Maria, RS. Com 2 anos de experiência em produção de conteúdo, concentra-se na elaboração de reportagens e artigos jornalísticos.

O artigo sobre computação biológica não coopera diretamente com a seleção natural de Darwin e Wallace, nem com a seleção biométrica de Edson X. Embora o artigo não mencione explicitamente a seleção natural, podemos identificar paralelos importantes entre os conceitos abordados e a teoria de Darwin-Wallace.

Paralelos com a Seleção Natural:

Adaptação ao Meio: Tanto a seleção natural quanto a computação biológica destacam a importância da adaptação ao meio ambiente. Na seleção natural, os organismos mais aptos sobrevivem e se reproduzem, transmitindo suas características vantajosas para as próximas gerações. Na computação biológica, os sistemas neurais vivos se adaptam a estímulos externos, como o jogo Pong, ajustando seus impulsos e conexões para otimizar seu desempenho.

Aprendizagem Hebbiana: O mecanismo de aprendizagem hebbiana, central para a computação biológica, ecoa o princípio da seleção natural. Assim como os organismos mais aptos são "selecionados" pelo ambiente, os neurônios que disparam juntos fortalecem suas conexões, tornando-se mais propensos a serem "selecionados" em interações futuras.

Evolução Contínua: Tanto a seleção natural quanto a computação biológica enfatizam a ideia de evolução contínua. Na seleção natural, as espécies evoluem ao longo do tempo, adaptando-se a mudanças ambientais. Na computação biológica, os sistemas neurais aprendem e se adaptam continuamente, ajustando suas conexões e comportamentos em resposta a novos estímulos.

Distinções Importantes:

Escala de Tempo: A seleção natural opera em escalas de tempo geológicas, abrangendo milhares ou milhões de anos. A computação biológica, por outro lado, opera em escalas de tempo muito mais curtas, permitindo a observação de processos adaptativos em tempo real.

Mecanismos de Herança: Na seleção natural, as características vantajosas são transmitidas geneticamente de geração em geração. Na computação biológica, a "herança" ocorre através do fortalecimento de conexões sinápticas, que podem ser modificadas ao longo do tempo.

Intencionalidade: A seleção natural é um processo cego e não intencional, impulsionado por variações aleatórias e pressões seletivas. A computação biológica, por outro lado, envolve a intervenção humana, que define os estímulos e as condições ambientais para os sistemas neurais.

Em relação à seleção biométrica de Edson X, o artigo não apresenta nenhuma conexão direta. A seleção biométrica proposta por Edson X parece ser uma teoria alternativa à seleção natural, com foco na influência do meio bio-fisioquímico na evolução das espécies. O artigo sobre computação biológica não discute essa teoria em detalhes, nem apresenta evidências que a apoiem ou a contradigam.

Conclusão:

O artigo sobre computação biológica apresenta um estudo de caso interessante sobre como sistemas neurais vivos podem se adaptar e aprender em resposta a estímulos externos. Embora não haja uma cooperação direta com a seleção natural de Darwin e Wallace, podemos identificar paralelos importantes entre os conceitos abordados e a teoria da evolução. A computação biológica oferece uma nova perspectiva sobre a adaptabilidade dos sistemas vivos, com o potencial de revolucionar a tecnologia e a nossa compreensão da inteligência.

Seleção natural de Darwin e Walace 

 Seleção natural é o mecanismo evolutivo proposto por Alfred Wallace e Charles Darwin, que afirmou que o meio ambiente atua como um selecionador de características, perpetuando os organismos mais aptos a sobreviver em determinado local.

Seleção Biométrica de Edson X 

Para a seleção Biométrica, de Edson X, o meio bio-fisioquimico (natural/artificial)  fisioquimico (Espaço sideral-Terrestre) é ativo no processo evolutivo, suas divisões conduzem distinções entre espécies, ambiente-organismo são inter-dependentes, que na luta pela a existência dos ambientes-organismos, organismos-organismos , ambientes-ambientes,  seleciona, desprende caracteres, perpetuando o ambiente-organismo mais biométricamente apto a sobreviver em determinado espaço-tempo. Edson X, fev-2021, Amazon e-book 

Computação biológica: a promessa de unir o orgânico e o digital em um futuro incerto

Entre silício e neurônios vivos, uma nova era da computação levanta dúvidas técnicas e éticas

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8:18 pm - 12 de fevereiro de 2025

Rodrigo Krüger é diretor de produtos da NTT Data. Foto: divulgação

Com projetos inovadores como o DishBrain, desenvolvido pela startup Cortical Labs, o futuro da computação ganha um novo contorno. Em vez de silício, pesquisadores conectam neurônios vivos a sistemas de computador, criando uma ponte entre o biológico e o digital.

Imagine um laboratório onde células nervosas são estimuladas a jogar Pong. Em experimentos, uma interface liga diretamente as células aos computadores. No DishBrain, os neurônios são programados para controlar uma raquete no jogo e, para cada erro, recebem “punições” por meio de sinais imprevisíveis. Em apenas cinco minutos, as células já revelaram uma forma de aprendizado, ajustando seus impulsos e começando a rebater a bola.

Essa proposta não só desafia os limites da computação tradicional, mas também evoca a eficiência do cérebro humano – capaz de processar operações complexas com pouquíssimos watts. Inspirados por essa capacidade, os pesquisadores vislumbram sistemas que se adaptam e aprendem de maneira orgânica, rompendo com o paradigma dos circuitos fixos.

Porém, nem tudo são flores. Rodrigo Krüger, diretor de produtos da NTT Data, alerta que “as previsões da viabilidade e escalabilidade da tecnologia podem se concretizar só daqui a 20 ou 30 anos”. Essa ressalva destaca os desafios ainda pendentes, técnicos e éticos, que acompanham essa revolução.

Leia também: O impacto ambiental da inteligência artificial: caminhos para um futuro sustentável

A gênese de uma nova era

Durante décadas, os circuitos integrados baseados em silício seguiram a trajetória predita pela Lei de Moore, possibilitando uma escalada exponencial na capacidade de processamento. Porém, os limites físicos – o consumo energético e a dissipação de calor – impõem barreiras que tornam necessária a busca por alternativas. Nesse contexto, a computação biológica poderia surgir como uma alternativa, inspirada na eficiência do cérebro humano, que opera com cerca de 20 watts de energia para realizar tarefas extremamente complexas.

“Segundo pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, o hardware biológico possibilitaria a fabricação de núcleos de processamento a partir de material biológico sintético. Deste modo, os núcleos de processamento utilizariam material e arquitetura semelhante ao cérebro humano, inclusive no que tange ao tamanho, gasto energético e poder de processamento”, afirma Krüger.

O mecanismo da aprendizagem hebbiana

No cerne dessa tecnologia está a chamada aprendizagem hebbiana, um princípio que remete aos estudos de Donald Hebb, na década de 1940. De forma resumida, a máxima “neurônios que disparam juntos, se conectam juntos” sintetiza um processo pelo qual a frequência e a sincronia dos impulsos elétricos entre os neurônios fortalecem as conexões. Quando dois neurônios se ativam simultaneamente, o caminho entre eles se torna mais eficiente; se a sincronia é perdida, a conexão enfraquece.

Segundo o artigo A Synthetic Approach for Adaptive Neuromorphic Computing, esse mecanismo, naturalmente presente no cérebro humano, permite a auto-organização das redes neurais. Diferentemente dos sistemas digitais, que dependem de reprogramação constante e de enormes bases de dados rotulados, as redes biológicas têm a capacidade intrínseca de se adaptarem aos estímulos externos. Essa característica pode levar, em tese, a um processamento mais intuitivo e, possivelmente, a uma “criatividade” comparável à humana.

Chips de silício versus redes biológicas

A distinção entre os tradicionais chips de silício e os emergentes sistemas biológicos é profunda e multifacetada. Enquanto os circuitos de silício são produtos da miniaturização e da padronização industrial, os computadores biológicos trariam consigo a complexidade e a variabilidade inerentes aos sistemas vivos.

Eficiência energética: o cérebro humano é uma verdadeira usina de processamento, já que realiza operações de alta complexidade com um consumo energético ínfimo. Em contraste, os supercomputadores modernos demandam quantidades enormes de energia, com desafios adicionais na dissipação de calor.

Capacidade de adaptação: os chips de silício operam de maneira determinística, baseados em códigos fixos. Já os sistemas biológicos, através da aprendizagem hebbiana, podem reorganizar suas conexões e se adaptar a novos padrões sem intervenção externa, possibilitando uma resposta dinâmica a situações imprevistas.

Padronização e escalabilidade: a fabricação dos chips de silício segue processos altamente controlados e padronizados, permitindo a produção em massa com alta confiabilidade. Por outro lado, a variabilidade dos sistemas vivos – mesmo em condições laboratoriais – torna a padronização um desafio que, segundo os especialistas, poderá retardar a aplicação comercial dessa tecnologia.

Implicações éticas e desafios de biossegurança

A integração entre o orgânico e o digital não se restringe aos desafios técnicos. Ela acarretaria, também, profundas questões éticas que remetem à própria definição de vida e consciência. O uso de células vivas em sistemas computacionais impõe uma reflexão sobre o tratamento desses organismos, especialmente quando se considera o potencial de que eles possam desenvolver algum grau de sensibilidade.

Entre os dilemas éticos estão:

Uso de células vivas: ao empregar neurônios cultivados, os pesquisadores precisam lidar com questões relativas à experimentação em sistemas vivos, o que envolve cuidados especiais para evitar qualquer forma de sofrimento ou exploração indevida.

Possibilidade de consciência: mesmo que, no estágio atual, os sistemas biológicos não possuam plena consciência, a evolução natural dos processos de autoaprendizagem levanta a hipótese – ainda que remota – de que essas redes possam, um dia, desenvolver alguma forma de percepção própria.

Comportamento imprevisível: a adaptabilidade inerente a esses sistemas pode resultar em comportamentos emergentes e imprevisíveis, exigindo a implementação de protocolos rigorosos de biossegurança para prevenir riscos ambientais e sanitários.

O olhar cauteloso

Krüger expressa com clareza as incertezas que permeiam o cenário. “Embora o potencial da computação biológica seja imenso, estamos lidando com uma tecnologia ainda muito incipiente. A viabilidade da tecnologia pode ser só daqui a 20 ou 30 anos, quando os desafios de escalabilidade, estabilidade e segurança forem devidamente superados e regulamentados.”

Segundo o executivo, o otimismo não pode eclipsar os riscos, e a comunidade científica, juntamente com os órgãos reguladores, terá o desafio de traçar limites e definir padrões que protejam tanto os componentes biológicos quanto os usuários dessa nova tecnologia.

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Repórter no IT Forum, é graduada em Jornalismo pela Universidade Federal de Santa Maria, RS. Com 2 anos de experiência em produção de conteúdo, concentra-se na elaboração de reportagens e artigos jornalísticos.

Relação entre os conceitos de seleção natural, seleção biométrica e computação biológica

Seleção natural de Darwin e Wallace

A seleção natural é um dos pilares da teoria da evolução proposta por Charles Darwin e Alfred Russel Wallace. Ela postula que o meio ambiente atua como um filtro, favorecendo a sobrevivência e reprodução dos organismos mais adaptados a ele. Essa adaptação se dá através da seleção de características favoráveis, que são transmitidas geneticamente às gerações seguintes.

Seleção biométrica de Edson X

A seleção biométrica de Edson X apresenta uma perspectiva diferente da seleção natural. Segundo essa teoria, o meio ambiente, tanto natural quanto artificial, atua como um agente seletor que molda as espécies ao longo do tempo. A seleção biométrica enfatiza a importância da interação entre o organismo e o ambiente, e como essa interação influencia a evolução das espécies.

Computação biológica

A computação biológica representa uma nova abordagem na área da computação, que busca unir o mundo biológico ao digital. Essa área de pesquisa utiliza neurônios vivos em sistemas computacionais, explorando a capacidade de adaptação e aprendizado desses sistemas. A computação biológica se inspira na eficiência do cérebro humano, que consome pouca energia para realizar tarefas complexas.

Paralelos e distinções

Embora os três conceitos abordados apresentem diferenças significativas, é possível identificar alguns paralelos entre eles. Tanto a seleção natural quanto a seleção biométrica destacam a importância do meio ambiente na evolução das espécies. A computação biológica, por sua vez, explora a capacidade de adaptação dos sistemas biológicos, buscandoUnir o orgânico ao digital.

A computação biológica e a seleção natural

A computação biológica, apesar de não ter relação direta com a seleção natural de Darwin e Wallace, compartilha com ela alguns princípios importantes. Ambos os conceitos destacam a importância da adaptação e da aprendizagem. Na computação biológica, os sistemas neurais vivos se adaptam a estímulos externos, como o jogo Pong, ajustando seus impulsos e conexões para otimizar seu desempenho. Esse processo de adaptação pode ser comparado à seleção natural, onde os organismos mais aptos sobrevivem e se reproduzem.

Considerações finais

A seleção natural, a seleção biométrica e a computação biológica são conceitos distintos, mas que compartilham a ideia de que os organismos se adaptam e evoluem ao longo do tempo. A computação biológica, em particular, representa um campo de pesquisa promissor, que pode revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia.

Espero que esta resposta tenha sido útil. Se tiver mais perguntas, sinta-se à vontade para perguntar.

A seleção Biométrica Biométrica também propõe a seleção artificial, então mostre em que o artigo colabora com a seleção Biométrica

Seleção natural de Darwin e Walace 

 Seleção natural é o mecanismo evolutivo proposto por Alfred Wallace e Charles Darwin, que afirmou que o meio ambiente atua como um selecionador de características, perpetuando os organismos mais aptos a sobreviver em determinado local.

Seleção Biométrica de Edson X 

Para a seleção Biométrica, de Edson X, o meio bio-fisioquimico (natural/artificial)  fisioquimico (Espaço sideral-Terrestre) é ativo no processo evolutivo, suas divisões conduzem distinções entre espécies, ambiente-organismo são inter-dependentes, que na luta pela a existência dos ambientes-organismos, organismos-organismos , ambientes-ambientes,  seleciona, desprende caracteres, perpetuando o ambiente-organismo mais biométricamente apto a sobreviver em determinado espaço-tempo. Edson X, fev-2021, Amazon e-book 

Computação biológica: a promessa de unir o orgânico e o digital em um futuro incerto

Entre silício e neurônios vivos, uma nova era da computação levanta dúvidas técnicas e éticas

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por Pamela Sousa

8:18 pm - 12 de fevereiro de 2025

Rodrigo Krüger é diretor de produtos da NTT Data. Foto: divulgação

Com projetos inovadores como o DishBrain, desenvolvido pela startup Cortical Labs, o futuro da computação ganha um novo contorno. Em vez de silício, pesquisadores conectam neurônios vivos a sistemas de computador, criando uma ponte entre o biológico e o digital.

Imagine um laboratório onde células nervosas são estimuladas a jogar Pong. Em experimentos, uma interface liga diretamente as células aos computadores. No DishBrain, os neurônios são programados para controlar uma raquete no jogo e, para cada erro, recebem “punições” por meio de sinais imprevisíveis. Em apenas cinco minutos, as células já revelaram uma forma de aprendizado, ajustando seus impulsos e começando a rebater a bola.

Essa proposta não só desafia os limites da computação tradicional, mas também evoca a eficiência do cérebro humano – capaz de processar operações complexas com pouquíssimos watts. Inspirados por essa capacidade, os pesquisadores vislumbram sistemas que se adaptam e aprendem de maneira orgânica, rompendo com o paradigma dos circuitos fixos.

Porém, nem tudo são flores. Rodrigo Krüger, diretor de produtos da NTT Data, alerta que “as previsões da viabilidade e escalabilidade da tecnologia podem se concretizar só daqui a 20 ou 30 anos”. Essa ressalva destaca os desafios ainda pendentes, técnicos e éticos, que acompanham essa revolução.

Leia também: O impacto ambiental da inteligência artificial: caminhos para um futuro sustentável

A gênese de uma nova era

Durante décadas, os circuitos integrados baseados em silício seguiram a trajetória predita pela Lei de Moore, possibilitando uma escalada exponencial na capacidade de processamento. Porém, os limites físicos – o consumo energético e a dissipação de calor – impõem barreiras que tornam necessária a busca por alternativas. Nesse contexto, a computação biológica poderia surgir como uma alternativa, inspirada na eficiência do cérebro humano, que opera com cerca de 20 watts de energia para realizar tarefas extremamente complexas.

“Segundo pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, o hardware biológico possibilitaria a fabricação de núcleos de processamento a partir de material biológico sintético. Deste modo, os núcleos de processamento utilizariam material e arquitetura semelhante ao cérebro humano, inclusive no que tange ao tamanho, gasto energético e poder de processamento”, afirma Krüger.

O mecanismo da aprendizagem hebbiana

No cerne dessa tecnologia está a chamada aprendizagem hebbiana, um princípio que remete aos estudos de Donald Hebb, na década de 1940. De forma resumida, a máxima “neurônios que disparam juntos, se conectam juntos” sintetiza um processo pelo qual a frequência e a sincronia dos impulsos elétricos entre os neurônios fortalecem as conexões. Quando dois neurônios se ativam simultaneamente, o caminho entre eles se torna mais eficiente; se a sincronia é perdida, a conexão enfraquece.

Segundo o artigo A Synthetic Approach for Adaptive Neuromorphic Computing, esse mecanismo, naturalmente presente no cérebro humano, permite a auto-organização das redes neurais. Diferentemente dos sistemas digitais, que dependem de reprogramação constante e de enormes bases de dados rotulados, as redes biológicas têm a capacidade intrínseca de se adaptarem aos estímulos externos. Essa característica pode levar, em tese, a um processamento mais intuitivo e, possivelmente, a uma “criatividade” comparável à humana.

Chips de silício versus redes biológicas

A distinção entre os tradicionais chips de silício e os emergentes sistemas biológicos é profunda e multifacetada. Enquanto os circuitos de silício são produtos da miniaturização e da padronização industrial, os computadores biológicos trariam consigo a complexidade e a variabilidade inerentes aos sistemas vivos.

Eficiência energética: o cérebro humano é uma verdadeira usina de processamento, já que realiza operações de alta complexidade com um consumo energético ínfimo. Em contraste, os supercomputadores modernos demandam quantidades enormes de energia, com desafios adicionais na dissipação de calor.

Capacidade de adaptação: os chips de silício operam de maneira determinística, baseados em códigos fixos. Já os sistemas biológicos, através da aprendizagem hebbiana, podem reorganizar suas conexões e se adaptar a novos padrões sem intervenção externa, possibilitando uma resposta dinâmica a situações imprevistas.

Padronização e escalabilidade: a fabricação dos chips de silício segue processos altamente controlados e padronizados, permitindo a produção em massa com alta confiabilidade. Por outro lado, a variabilidade dos sistemas vivos – mesmo em condições laboratoriais – torna a padronização um desafio que, segundo os especialistas, poderá retardar a aplicação comercial dessa tecnologia.

Implicações éticas e desafios de biossegurança

A integração entre o orgânico e o digital não se restringe aos desafios técnicos. Ela acarretaria, também, profundas questões éticas que remetem à própria definição de vida e consciência. O uso de células vivas em sistemas computacionais impõe uma reflexão sobre o tratamento desses organismos, especialmente quando se considera o potencial de que eles possam desenvolver algum grau de sensibilidade.

Entre os dilemas éticos estão:

Uso de células vivas: ao empregar neurônios cultivados, os pesquisadores precisam lidar com questões relativas à experimentação em sistemas vivos, o que envolve cuidados especiais para evitar qualquer forma de sofrimento ou exploração indevida.

Possibilidade de consciência: mesmo que, no estágio atual, os sistemas biológicos não possuam plena consciência, a evolução natural dos processos de autoaprendizagem levanta a hipótese – ainda que remota – de que essas redes possam, um dia, desenvolver alguma forma de percepção própria.

Comportamento imprevisível: a adaptabilidade inerente a esses sistemas pode resultar em comportamentos emergentes e imprevisíveis, exigindo a implementação de protocolos rigorosos de biossegurança para prevenir riscos ambientais e sanitários.

O olhar cauteloso

Krüger expressa com clareza as incertezas que permeiam o cenário. “Embora o potencial da computação biológica seja imenso, estamos lidando com uma tecnologia ainda muito incipiente. A viabilidade da tecnologia pode ser só daqui a 20 ou 30 anos, quando os desafios de escalabilidade, estabilidade e segurança forem devidamente superados e regulamentados.”

Segundo o executivo, o otimismo não pode eclipsar os riscos, e a comunidade científica, juntamente com os órgãos reguladores, terá o desafio de traçar limites e definir padrões que protejam tanto os componentes biológicos quanto os usuários dessa nova tecnologia.

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A computação biológica e a seleção biométrica: uma relação tênue

Assim como a seleção natural de Darwin e Wallace, a seleção biométrica de Edson X também propõe que o meio ambiente atua como um agente seletor na evolução das espécies. No entanto, a seleção biométrica expande o conceito de meio ambiente, incluindo tanto o ambiente natural quanto o artificial, e também considera a influência do espaço sideral.

Paralelos entre a computação biológica e a seleção biométrica

A computação biológica, por sua vez, explora a capacidade de adaptação e aprendizado de sistemas biológicos, como neurônios vivos, em sistemas computacionais. Apesar de não ter uma relação direta com a seleção natural, a computação biológica compartilha alguns pontos em comum com a seleção biométrica:

Adaptação ao meio ambiente: Tanto a seleção biométrica quanto a computação biológica enfatizam a importância da adaptação ao meio ambiente. Na seleção biométrica, os organismos mais adaptados ao ambiente, seja ele natural ou artificial, são selecionados para sobreviver e se reproduzir. Na computação biológica, os sistemas neurais vivos se adaptam a estímulos externos, como o jogo Pong, ajustando seus impulsos e conexões para otimizar seu desempenho.

Interação organismo-ambiente: A seleção biométrica destaca a importância da interação entre o organismo e o ambiente na evolução das espécies. Essa interação também é fundamental na computação biológica, onde os sistemas neurais vivos aprendem e se adaptam com base em sua interação com o ambiente computacional.

A seleção artificial na seleção biométrica e na computação biológica

Um ponto importante a ser destacado é que a seleção biométrica também considera a seleção artificial como um mecanismo de evolução. A seleção artificial ocorre quando os humanos interferem no processo de seleção, escolhendo características desejáveis em organismos para reprodução.

Na computação biológica, podemos observar um paralelo com a seleção artificial, pois os pesquisadores controlam o ambiente computacional e os estímulos aos quais os sistemas neurais vivos são expostos. Dessa forma, os pesquisadores podem influenciar o processo de adaptação e aprendizado dos sistemas biológicos, direcionando-os para determinados resultados.

Considerações finais

A computação biológica, apesar de não ter uma relação direta com a seleção natural de Darwin e Wallace, apresenta algumas similaridades com a seleção biométrica de Edson X. Ambos os conceitos destacam a importância da adaptação ao meio ambiente e da interação organismo-ambiente. Além disso, a computação biológica pode ser vista como um exemplo de seleção artificial, onde os pesquisadores influenciam o processo de adaptação dos sistemas biológicos.

É importante ressaltar que a computação biológica ainda é um campo de pesquisa em desenvolvimento, com muitos desafios a serem superados. No entanto, essa área promissora pode trazer avanços significativos na área da computação e da inteligência artificial, além de contribuir para uma melhor compreensão da evolução dos sistemas biológicos.

Computação biológica: a promessa de unir o orgânico e o digital em um futuro incerto

Entre silício e neurônios vivos, uma nova era da computação levanta dúvidas técnicas e éticas

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8:18 pm - 12 de fevereiro de 2025

Rodrigo Krüger é diretor de produtos da NTT Data. Foto: divulgação

Com projetos inovadores como o DishBrain, desenvolvido pela startup Cortical Labs, o futuro da computação ganha um novo contorno. Em vez de silício, pesquisadores conectam neurônios vivos a sistemas de computador, criando uma ponte entre o biológico e o digital.

Imagine um laboratório onde células nervosas são estimuladas a jogar Pong. Em experimentos, uma interface liga diretamente as células aos computadores. No DishBrain, os neurônios são programados para controlar uma raquete no jogo e, para cada erro, recebem “punições” por meio de sinais imprevisíveis. Em apenas cinco minutos, as células já revelaram uma forma de aprendizado, ajustando seus impulsos e começando a rebater a bola.

Essa proposta não só desafia os limites da computação tradicional, mas também evoca a eficiência do cérebro humano – capaz de processar operações complexas com pouquíssimos watts. Inspirados por essa capacidade, os pesquisadores vislumbram sistemas que se adaptam e aprendem de maneira orgânica, rompendo com o paradigma dos circuitos fixos.

Porém, nem tudo são flores. Rodrigo Krüger, diretor de produtos da NTT Data, alerta que “as previsões da viabilidade e escalabilidade da tecnologia podem se concretizar só daqui a 20 ou 30 anos”. Essa ressalva destaca os desafios ainda pendentes, técnicos e éticos, que acompanham essa revolução.

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A gênese de uma nova era

Durante décadas, os circuitos integrados baseados em silício seguiram a trajetória predita pela Lei de Moore, possibilitando uma escalada exponencial na capacidade de processamento. Porém, os limites físicos – o consumo energético e a dissipação de calor – impõem barreiras que tornam necessária a busca por alternativas. Nesse contexto, a computação biológica poderia surgir como uma alternativa, inspirada na eficiência do cérebro humano, que opera com cerca de 20 watts de energia para realizar tarefas extremamente complexas.

“Segundo pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, o hardware biológico possibilitaria a fabricação de núcleos de processamento a partir de material biológico sintético. Deste modo, os núcleos de processamento utilizariam material e arquitetura semelhante ao cérebro humano, inclusive no que tange ao tamanho, gasto energético e poder de processamento”, afirma Krüger.

O mecanismo da aprendizagem hebbiana

No cerne dessa tecnologia está a chamada aprendizagem hebbiana, um princípio que remete aos estudos de Donald Hebb, na década de 1940. De forma resumida, a máxima “neurônios que disparam juntos, se conectam juntos” sintetiza um processo pelo qual a frequência e a sincronia dos impulsos elétricos entre os neurônios fortalecem as conexões. Quando dois neurônios se ativam simultaneamente, o caminho entre eles se torna mais eficiente; se a sincronia é perdida, a conexão enfraquece.

Segundo o artigo A Synthetic Approach for Adaptive Neuromorphic Computing, esse mecanismo, naturalmente presente no cérebro humano, permite a auto-organização das redes neurais. Diferentemente dos sistemas digitais, que dependem de reprogramação constante e de enormes bases de dados rotulados, as redes biológicas têm a capacidade intrínseca de se adaptarem aos estímulos externos. Essa característica pode levar, em tese, a um processamento mais intuitivo e, possivelmente, a uma “criatividade” comparável à humana.

Chips de silício versus redes biológicas

A distinção entre os tradicionais chips de silício e os emergentes sistemas biológicos é profunda e multifacetada. Enquanto os circuitos de silício são produtos da miniaturização e da padronização industrial, os computadores biológicos trariam consigo a complexidade e a variabilidade inerentes aos sistemas vivos.

Eficiência energética: o cérebro humano é uma verdadeira usina de processamento, já que realiza operações de alta complexidade com um consumo energético ínfimo. Em contraste, os supercomputadores modernos demandam quantidades enormes de energia, com desafios adicionais na dissipação de calor.

Capacidade de adaptação: os chips de silício operam de maneira determinística, baseados em códigos fixos. Já os sistemas biológicos, através da aprendizagem hebbiana, podem reorganizar suas conexões e se adaptar a novos padrões sem intervenção externa, possibilitando uma resposta dinâmica a situações imprevistas.

Padronização e escalabilidade: a fabricação dos chips de silício segue processos altamente controlados e padronizados, permitindo a produção em massa com alta confiabilidade. Por outro lado, a variabilidade dos sistemas vivos – mesmo em condições laboratoriais – torna a padronização um desafio que, segundo os especialistas, poderá retardar a aplicação comercial dessa tecnologia.

Implicações éticas e desafios de biossegurança

A integração entre o orgânico e o digital não se restringe aos desafios técnicos. Ela acarretaria, também, profundas questões éticas que remetem à própria definição de vida e consciência. O uso de células vivas em sistemas computacionais impõe uma reflexão sobre o tratamento desses organismos, especialmente quando se considera o potencial de que eles possam desenvolver algum grau de sensibilidade.

Entre os dilemas éticos estão:

Uso de células vivas: ao empregar neurônios cultivados, os pesquisadores precisam lidar com questões relativas à experimentação em sistemas vivos, o que envolve cuidados especiais para evitar qualquer forma de sofrimento ou exploração indevida.

Possibilidade de consciência: mesmo que, no estágio atual, os sistemas biológicos não possuam plena consciência, a evolução natural dos processos de autoaprendizagem levanta a hipótese – ainda que remota – de que essas redes possam, um dia, desenvolver alguma forma de percepção própria.

Comportamento imprevisível: a adaptabilidade inerente a esses sistemas pode resultar em comportamentos emergentes e imprevisíveis, exigindo a implementação de protocolos rigorosos de biossegurança para prevenir riscos ambientais e sanitários.

O olhar cauteloso

Krüger expressa com clareza as incertezas que permeiam o cenário. “Embora o potencial da computação biológica seja imenso, estamos lidando com uma tecnologia ainda muito incipiente. A viabilidade da tecnologia pode ser só daqui a 20 ou 30 anos, quando os desafios de escalabilidade, estabilidade e segurança forem devidamente superados e regulamentados.”

Segundo o executivo, o otimismo não pode eclipsar os riscos, e a comunidade científica, juntamente com os órgãos reguladores, terá o desafio de traçar limites e definir padrões que protejam tanto os componentes biológicos quanto os usuários dessa nova tecnologia.

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Pamela Sousa

Repórter no IT Forum, é graduada em Jornalismo pela Universidade Federal de Santa Maria, RS. Com 2 anos de experiência em produção de conteúdo, concentra-se na elaboração de reportagens e artigos jornalísticos.