Minicérebros aprendem a jogar Pong

Gabriel Ribeiro Outubro 30, 2022 3 min read

Minicérebros cultivados a partir de neurônios humanos e de camundongos aprendem a jogar Pong.

Pesquisadores ensinaram uma rede de neurônios sintéticos a jogar uma versão do jogo de arcade retrô “Pong”, integrando as células cerebrais em um conjunto de elétrodos controlado por um programa de computador.

No novo estudo, os pesquisadores desenvolveram uma rede de neurônios sintéticos em cima de fileiras de elétrodos alojados dentro de um pequeno recipiente, que eles chamaram de DishBrain.

Um programa de computador enviou sinais elétricos que ativaram regiões específicas dos neurônios. Esses sinais diziam aos neurônios para “jogar” o videogame retrô “Pong”, que envolve acertar um ponto em movimento, ou “bola”, com uma pequena linha, ou “raquete”, em 2D.

O programa de computador do pesquisador canalizou os dados de desempenho de volta para os neurônios por meio de sinais elétricos, que informaram às células se elas acertaram ou erraram a bola.

Em apenas cinco minutos, os neurônios já haviam começado a alterar a maneira como moviam a raquete para aumentar a frequência com que acertavam a bola. Esta é a primeira vez que uma rede neural biológica artificial foi ensinada a completar independentemente uma tarefa orientada a objetivos, escreveram os pesquisadores em um novo paper publicado em 12 de outubro na revista Neuron.

Uma imagem de microscopia editada do sistema DishBrain mostrando as inúmeras conexões entre células cerebrais humanas e de camundongos. (Créditos: Cortical Labs)

Quando o programa de computador ativa um elétrodo específico, esse elétrodo gera um sinal elétrico que os neurônios podem interpretar, semelhante a como um pixel em uma tela se ilumina e se torna visível para uma pessoa jogando. Ao ativar vários elétrodos em um padrão, o programa pode criar uma forma, neste caso uma bola, que se move pela matriz ou “tela de TV”.

Neurônios ensinados

O sinal de feedback secundário pode ser pensado como um sistema de recompensa que o programa de computador usa para ensinar os neurônios a serem melhores em acertar a bola.

Sem o sistema de recompensa, seria muito difícil reforçar comportamentos desejáveis, como bater na bola, e desencorajar comportamentos desfavoráveis, como errar a bola. Deixados por conta própria, os neurônios no DishBrain moveriam a raquete aleatoriamente sem qualquer consideração de onde a bola está, porque não faz diferença para os neurônios se eles batem na bola ou não.

Brett Kagan (centro) e o CEO da Cortical Labs, Hon Weng Chong (direita), ao lado de um sistema DishBrain no laboratório. (Créditos: Cortical Labs).

Quando os neurônios atingem a bola com sucesso, o sinal de feedback é entregue em uma voltagem e localização semelhantes aos sinais usados pelo computador para mover a bola. Mas quando os neurônios perdem a bola, o sinal de feedback atinge uma voltagem aleatória e vários locais. De acordo com o princípio da energia livre, os neurônios querem minimizar a quantidade de sinais aleatórios que estão recebendo, então eles começam a mudar a forma como movem a “raquete” em relação à “bola”.

Cinco minutos depois de receber esse feedback, os neurônios estavam aumentando a frequência com que acertavam a bola. Após 20 minutos, os neurônios foram capazes de encadear pequenos rallies onde eles continuamente rebatiam a bola enquanto ela ricocheteava nas “paredes” do jogo. Você pode ver a rapidez com que os neurônios progrediram nesta simulação online.

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