Pesquisadores da empresa australiana Cortical Labs desenvolveram um sistema que utiliza neurônios humanos cultivados em laboratório para orientar os movimentos de um cão robótico. A demonstração, apresentada na conferência NeurIPS 2026 e descrita em um estudo publicado na plataforma Arxiv, foi realizada com o objetivo de investigar como células cerebrais vivas podem ser integradas a máquinas e empregadas em tarefas de aprendizado e adaptação.

O experimento faz parte do avanço da chamada computação biológica, área que busca usar células vivas para processar informações. Nesse modelo, os neurônios não são apenas observados pelos pesquisadores: sua atividade elétrica é registrada, interpretada e transformada em comandos para um sistema físico. Ao mesmo tempo, informações sobre os movimentos do robô retornam ao sistema biológico, criando um circuito de comunicação e feedback.

Neurônios foram cultivados sobre um chip de silício

Para realizar o teste, os cientistas cultivaram neurônios humanos diretamente sobre um chip de silício equipado com eletrodos. Esses componentes permitem enviar estímulos elétricos às células e registrar os sinais produzidos por elas. A comunicação bidirecional estabelece uma ligação entre a atividade dos neurônios e o funcionamento do robô.

Os sinais elétricos gerados pelas células são convertidos em instruções para os movimentos da máquina. Depois, o sistema recebe informações sobre o resultado dessas ações. Com esse retorno, a atividade neural pode ser ajustada para que o robô aprenda a se deslocar em direção a um alvo. A proposta é avaliar se estruturas formadas por células vivas podem cumprir funções que normalmente dependem de computadores convencionais.

Segundo Brett Kagan, cofundador e CEO da Cortical Labs, o cão robótico representa uma demonstração simples de como o desenvolvimento de sistemas biológicos pode ser levado para o mundo físico. Para o executivo, colocar a tecnologia em um robô ajuda a tornar mais concreta uma possibilidade que, até recentemente, permanecia restrita a experimentos de laboratório.

A empresa avalia que, no futuro, essa abordagem poderá contribuir para a criação de robôs e sistemas autônomos capazes de tomar decisões em ambientes imprevisíveis. Embora a inteligência artificial tenha avançado de forma significativa, os pesquisadores destacam que o cérebro humano continua sendo uma referência em eficiência energética e capacidade de adaptação.

Computação biológica busca reproduzir a adaptação dos neurônios

Em sistemas de computação biológica, a atividade elétrica das células é aproveitada para executar tarefas de processamento de informações. A tecnologia, portanto, não depende exclusivamente de circuitos eletrônicos tradicionais. O objetivo é explorar características associadas aos neurônios, como a capacidade de responder a estímulos, modificar padrões de atividade e adaptar o comportamento a partir de informações recebidas.

A Cortical Labs já havia realizado demonstrações com grupos de neurônios cultivados em laboratório. Nessas experiências anteriores, as células foram usadas em atividades computacionais, incluindo partidas de Pong e Doom. O trabalho com o cão robótico representa uma nova etapa da pesquisa, ao transferir esse tipo de processamento para o controle de uma máquina física.

Kagan afirma que os robôs atuais se tornaram altamente capazes de executar movimentos, mas ainda apresentam dificuldades relacionadas ao chamado controle de ordem superior. Essa limitação envolve decidir rapidamente quais ações devem ser realizadas e como adaptar o comportamento quando as condições do ambiente se alteram. Para o pesquisador, caminhar, correr e fazer acrobacias são demonstrações avançadas de controle físico, mas escolher onde e quando realizar essas ações continua sendo um desafio para os métodos tradicionais.

Experimentos acumularam mais de 4 mil horas de interações

A pesquisa também está relacionada a uma colaboração entre a Cortical Labs e o Instituto de Pesquisa Honda Europa. Nesse trabalho, os cientistas analisaram a capacidade de neurônios cultivados em laboratório de controlar um agente virtual em uma grade. O objetivo do agente era alcançar uma recompensa, seguindo um princípio semelhante ao utilizado no controle do robô.

Durante os testes, estímulos elétricos eram enviados às células, que respondiam com seus próprios sinais. Os pesquisadores variavam esses estímulos e forneciam informações sobre os movimentos realizados pelo agente virtual. Com base nesse processo, a equipe treinou o sistema biológico e tentou interpretar as respostas produzidas pelos neurônios.

Ao todo, foram registradas mais de 4 mil horas de interações, durante as quais os pesquisadores avaliaram quase 1.300 combinações diferentes de sinais elétricos. A quantidade de testes permitiu analisar diferentes formas de comunicação entre o chip e as células e observar como o sistema respondia às alterações nos estímulos e no feedback.

Daniel Tanneberg, cientista sênior do Instituto de Pesquisa Honda na Europa, afirmou que a colaboração permite investigar abordagens diferentes para o desenvolvimento de agentes inteligentes. Segundo ele, utilizar células vivas como base computacional envolve desafios, mas também pode oferecer vantagens relacionadas à eficiência energética, à robustez e à capacidade de adaptação.

Pesquisadores ainda precisam ampliar a capacidade do sistema

Apesar dos resultados, a tecnologia permanece em estágio inicial. O sistema ainda não é particularmente rápido ou eficiente, e os experimentos realizados até agora envolvem tarefas simples, como navegar por uma grade ou alcançar um alvo. O controle do cão robótico também funciona como uma demonstração inicial da integração entre neurônios vivos, chips e máquinas.

Entre os próximos passos estão o aumento da capacidade dos chips para executar tarefas mais complexas, a redução do tempo necessário para o aprendizado e a investigação sobre como os neurônios retêm informações. Os pesquisadores também precisam compreender quais métodos de treinamento produzem respostas mais consistentes e confiáveis.

Johnson Zhou, engenheiro de software de pesquisa da Cortical Labs, afirma que o principal desafio não é apenas cultivar neurônios sobre o silício. De acordo com o pesquisador, é necessário desenvolver formas confiáveis de comunicação com os sistemas biológicos, treiná-los adequadamente e entender quais estratégias permitem obter resultados consistentes.