{"id":18059,"date":"2026-04-30T10:16:32","date_gmt":"2026-04-30T13:16:32","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=18059"},"modified":"2026-05-18T09:22:35","modified_gmt":"2026-05-18T12:22:35","slug":"data-center-vivo-neuronios-resposta-ao-consumo-da-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fenati.org.br\/en\/data-center-vivo-neuronios-resposta-ao-consumo-da-ia\/","title":{"rendered":"Data center \u2018vivo\u2019 com neur\u00f4nios humanos pode ser resposta ao consumo da IA"},"content":{"rendered":"

Data center –<\/strong> Enquanto grandes empresas de tecnologia ampliam a constru\u00e7\u00e3o de centros de dados cada vez mais potentes, e mais intensivos em consumo de energia, uma startup australiana aposta em um caminho radicalmente diferente: utilizar neur\u00f4nios humanos vivos como base de processamento.<\/p>\n

A Cortical Labs inaugurou sua primeira unidade em Melbourne e j\u00e1 planeja expandir com uma instala\u00e7\u00e3o maior em Singapura. Em vez de servidores tradicionais, os chamados \u201cdata centers biol\u00f3gicos\u201d da empresa operam com sistemas CL1, dispositivos do tamanho de uma bancada que re\u00fanem cerca de 200 mil neur\u00f4nios cultivados a partir de c\u00e9lulas-tronco sobre chips de sil\u00edcio. As informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o do Live Science.<\/p>\n

LEIA: Meta falha em impedir acesso de crian\u00e7as \u00e0s suas redes, diz UE<\/strong><\/a><\/p>\n

Esses neur\u00f4nios s\u00e3o mantidos em condi\u00e7\u00f5es controladas, com temperatura, nutrientes e est\u00edmulos adequados para permanecerem ativos. A proposta parte de um princ\u00edpio b\u00e1sico: no c\u00e9rebro humano, neur\u00f4nios j\u00e1 funcionam como processadores de informa\u00e7\u00e3o, capazes de aprender e se adaptar com base em est\u00edmulos \u2014 algo que chips tradicionais n\u00e3o fazem de forma aut\u00f4noma.<\/p>\n

Pesquisas anteriores da empresa, publicadas na revista Neuron, demonstraram que neur\u00f4nios cultivados em laborat\u00f3rio podem aprender tarefas simples. Em um dos experimentos, as c\u00e9lulas foram capazes de jogar uma vers\u00e3o simplificada de Pong, ajustando seu comportamento a partir de um sistema de feedback: respostas corretas geravam est\u00edmulos previs\u00edveis, enquanto erros produziam sinais ca\u00f3ticos. A l\u00f3gica tamb\u00e9m foi aplicada em intera\u00e7\u00f5es com o jogo Doom<\/a>.<\/p>\n

No sistema CL1, os neur\u00f4nios s\u00e3o organizados sobre microeletrodos que enviam est\u00edmulos e capturam respostas em tempo real. Um software converte esses sinais biol\u00f3gicos em dados digitais interpret\u00e1veis por computadores. O modelo se aproxima do conceito de \u201ccomputa\u00e7\u00e3o de reservat\u00f3rio\u201d, no qual sistemas din\u00e2micos complexos s\u00e3o utilizados para processar informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Consumo de energia impulsiona inova\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n

O desenvolvimento dessa tecnologia est\u00e1 diretamente ligado ao crescente consumo energ\u00e9tico da intelig\u00eancia artificial. Modelos avan\u00e7ados demandam grandes quantidades de eletricidade e \u00e1gua para resfriamento, enquanto o c\u00e9rebro humano opera com cerca de 20 watts, mantendo alta capacidade de aprendizado, reconhecimento de padr\u00f5es e tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n

A aposta da Cortical Labs \u00e9 que sistemas biol\u00f3gicos possam ser mais eficientes em tarefas espec\u00edficas, principalmente aquelas que envolvem dados complexos ou incertos. A ideia n\u00e3o \u00e9 substituir completamente os chips tradicionais, mas complementar sua atua\u00e7\u00e3o em nichos onde o processamento adaptativo \u00e9 mais relevante.<\/p>\n

Limita\u00e7\u00f5es ainda s\u00e3o significativas<\/strong><\/p>\n

Apesar do potencial, a tecnologia ainda est\u00e1 longe de competir com data centers tradicionais em escala. Estruturas de empresas como Amazon, Microsoft e Google operam com dezenas de milhares de servidores, enquanto as unidades da startup funcionam com um n\u00famero muito mais reduzido de sistemas.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, o uso de c\u00e9lulas vivas traz desafios importantes. Diferentemente de transistores, neur\u00f4nios s\u00e3o fr\u00e1geis, exigem monitoramento constante e apresentam varia\u00e7\u00f5es naturais de comportamento, o que dificulta a padroniza\u00e7\u00e3o. A durabilidade das culturas celulares tamb\u00e9m \u00e9 uma quest\u00e3o em aberto.<\/p>\n

O cientista da computa\u00e7\u00e3o e engenheiro de hardware Steve Fuber resume o ceticismo em torno da proposta: \u201cNeste est\u00e1gio inicial, muito ainda \u00e9 desconhecido. Ainda estamos longe de identificar uma abordagem ideal que seja t\u00e3o vers\u00e1til quanto o processador program\u00e1vel de prop\u00f3sito geral\u201d.<\/p>\n

Debate \u00e9tico come\u00e7a a surgir<\/strong><\/p>\n

O avan\u00e7o da computa\u00e7\u00e3o biol\u00f3gica tamb\u00e9m levanta questionamentos \u00e9ticos. Embora as atuais culturas de neur\u00f4nios estejam longe de qualquer forma de consci\u00eancia, especialistas j\u00e1 defendem a cria\u00e7\u00e3o de diretrizes para lidar com poss\u00edveis cen\u00e1rios futuros.<\/p>\n

Quest\u00f5es como o comportamento inesperado desses sistemas ou os limites do uso de material biol\u00f3gico em computa\u00e7\u00e3o come\u00e7am a ganhar espa\u00e7o no debate cient\u00edfico, ainda que permane\u00e7am no campo te\u00f3rico.<\/p>\n

Nesse contexto, o projeto da Cortical Labs surge como uma tentativa inicial de levar a computa\u00e7\u00e3o biol\u00f3gica para al\u00e9m do laborat\u00f3rio. Se os chamados \u201cservidores vivos\u201d ter\u00e3o espa\u00e7o em infraestruturas comerciais no futuro ainda \u00e9 incerto. Mas, diante do crescimento acelerado do consumo energ\u00e9tico da intelig\u00eancia artificial, a busca por alternativas mais eficientes, mesmo que inusitadas, tende a ganhar cada vez mais aten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

 <\/p>\n

(Com informa\u00e7\u00f5es de Olhar Digital)<\/strong><\/em><\/p>\n

(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Freepik)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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