chapter 10
L1-CONNECTIVE TISSUE/ BIOCOMPUTING
CONTROLLER METABOLISM APPLICATION
MICROCHIP- GPS TRASPONDER
What is a transponder and what is it for? A transponder is a device inserted under the skin that carries the microchip, containing the unique number of the host and an antenna that receives radio wave signals. The transponder is encapsulated in bio-glass for protection and is injected into a standard spot under the skin, on the back or on the left side of the neck. It takes about three weeks for thin layers of connective tissue to form around the transponder implant and hold it in the correct position.
Transponders are subject to strict regulations and it is possible to check if they comply with ISO (International Standardization Organization) standards through websites such as www.dvc.services. Entering the 15-digit number verifies whether it has passed the ISO standards and whether the manufacturer is known.
How Biocomputing Works And Matters For AI
Organoidi DishBrain
final spark Neuroplatform
cyborg organoids
brain-on-a-chip-organoid
brain organoids
Moore's Law 1971-2011
organoid wetware
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L'organoid wetware (o wetware basato su organoidi) è un campo di ricerca emergente all'intersezione tra biologia, neuroscienze e intelligenza artificiale, che utilizza organoidi cerebrali umani—minuscoli ammassi 3D di neuroni vivi cresciuti in laboratorio—come componenti hardware per l'elaborazione delle informazioni. A differenza dell'informatica basata sul silicio, questa "biocomputazione" sfrutta le capacità di apprendimento e la straordinaria efficienza energetica delle reti neurali biologiche.
Ecco i punti chiave sull'organoid wetware:
Cos'è l'Organoid Wetware
"Mini-cervelli" su chip: I ricercatori coltivano staminali umane in sferoidi 3D (organoidi) che sviluppano cellule nervose funzionali. Questi sono disposti su array di microelettrodi (MEA) che stimolano i neuroni e registrano la loro attività elettrica.
Finalità: L'obiettivo non è simulare il cervello con i computer, ma usare "il vero" tessuto cerebrale per superare i limiti energetici e di calcolo del silicio.
Efficienza: I neuroni biologici sono circa un milione di volte più efficienti dal punto di vista energetico rispetto a quelli artificiali.
Applicazioni Attuali e Ricerca
"Living Servers" (Server Viventi): La start-up svizzera FinalSpark ha sviluppato una "Neuroplatform" che permette ai ricercatori di accedere a organoidi da remoto, che possono sopravvivere per oltre 100 giorni.
Apprendimento e Robotica: Cortical Labs ha dimostrato che i neuroni su chip ("DishBrain") possono imparare a giocare a Pong, mentre ricercatori cinesi (MetaBOC) hanno utilizzato organoidi per controllare un piccolo robot, creando un ciclo di feedback tra attività neurale e movimento.
Medicina: Questi sistemi vengono utilizzati anche per studiare malattie neurodegenerative come l'Alzheimer e l'autismo, riducendo l'uso di test sugli animali.
Vantaggi e Sfide
Vantaggi: Basso consumo energetico (il cervello umano opera con circa 20W), capacità di adattamento e apprendimento continuo, parallelo e dinamico.
Sfide Tecniche: Attualmente gli organoidi mancano di vasi sanguigni, limitando la loro dimensione e longevità. La riproducibilità degli esperimenti è difficile perché il tessuto vivente cambia costantemente.
Sfide Etiche: Con l'aumento della complessità, sorge il dibattito sulla potenziale coscienza o sentienza di questi organoidi, spingendo alla creazione di quadri etici come la "Baltimore Declaration".
In sintesi, l'organoid wetware non mira a sostituire immediatamente l'IA su silicio, ma a creare sistemi "bio-ibridi" per compiti specifici che richiedono un'efficienza energetica e una capacità di apprendimento di gran lunga superiore a quella odierna.
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Medium
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BBC
The Baltimore declaration toward the exploration of organoid intelligence
wetware I.A. interest
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All'intelligenza artificiale (IA) interessa il wetware — ovvero l'integrazione di tessuti biologici viventi, in particolare reti neurali o organoidi cerebrali, in sistemi computazionali — principalmente perché promette di superare i limiti fisici ed energetici dell'hardware basato sul silicio.
Ecco i motivi principali per cui la ricerca sta guardando al wetware:
Efficienza energetica estrema: I neuroni biologici sono circa un milione di volte più efficienti dal punto di vista energetico rispetto alle unità di elaborazione grafica (GPU) tradizionali. Con le richieste di potenza per l'IA in continua ascesa, il wetware offre una soluzione sostenibile.
Apprendimento adattivo e in tempo reale: A differenza dei modelli di IA attuali, che richiedono un training massiccio su dati statici, i sistemi biologici sono intrinsecamente adattivi, capaci di apprendere con esempi minimi e di riorganizzarsi.
Superamento dei limiti del silicio: L'hardware tradizionale si sta avvicinando ai suoi limiti fisici. Il wetware, descritto come un sistema ibrido, combina la velocità dei computer con la complessità del cervello.
Capacità di autoguarigione: I sistemi viventi sono intrinsecamente in grado di ripararsi e mantenere le proprie strutture, a differenza dei chip in silicio che, una volta danneggiati, sono inutilizzabili.
Elaborazione di informazioni complesse: I neuroni sono in grado di gestire informazioni incerte e complesse, imitando il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, cosa che l'IA attuale fatica a replicare.
Il contesto "Wetwar"
Il termine, che nasce dalla fusione di "wet" (umido) e "hardware", rappresenta un cambio di paradigma verso la biocomputazione. Aziende e laboratori (come FinalSpark o Cortical Labs) stanno già lavorando su "brain-on-a-chip" o "wetware as a service" per creare processori basati su cellule cerebrali umane coltivate in laboratorio.
Tuttavia, il wetware presenta sfide significative: i sistemi neurali viventi sono estremamente complessi e difficili da analizzare (reverse engineering), rendendo la loro integrazione tecnica molto impegnativa.
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