- Biocomputerele folosesc organoizi cerebrali (mini-creiere crescute din celule stem) conectați la electrozi pentru sarcini de calcul
- În 2025, Cortical Labs a lansat CL1, primul biocomputer comercial bazat pe neuroni umani, după experimentul DishBrain care a învățat Pong
- Sistemul Brainoware (2023) a arătat că organoizii pot face recunoaștere vocală de bază când sunt integrați cu software clasic
- În august 2025, Universitatea din Bristol a demonstrat recunoașterea literelor Braille cu organoizi, ajungând până la 83% acuratețe folosind mai mulți organoizi
- Tehnologia promite eficiență energetică uriașă și aplicații medicale, dar ridică întrebări etice serioase despre ce „înseamnă” țesut neural uman folosit la calcul
Imaginează-ți un computer care nu e făcut din siliciu, ci din celule vii. Nu „cuantic”, nu „pe bază de lumină”, ci efectiv în stil Frankenstein soft: neuroni umani crescuți în laborator și puși la treabă. Asta e, pe scurt, un biocomputer.
Cum funcționează? Cercetătorii pornesc de la celule stem și le „conving” să devină neuroni. În loc să îi lase împrăștiați într-o cutie Petri, îi cresc ca pe niște mici insule 3D numite organoizi cerebrali. Apoi le pun pe plăcuțe cu micro-electrozi.
Electrozii trimit impulsuri (întrebări), organoidul răspunde cu tipare electrice (răspunsuri), iar un computer clasic traduce aceste semnale în ceva util. Practic, ai un sistem hibrid: inteligență biologică + software.
De ce ar face cineva asta, în loc să cumpere un GPU? Pentru că creierul e cel mai eficient „procesor” pe care îl cunoaștem. Rulează pe sub 20 W — cam cât un bec economic — și totuși face lucruri pe care supercomputerele le fac cu facturi de electricitate de speriat. De aici vine pariul: dacă poți împrumuta măcar o parte din această eficiență pentru inteligență artificială și calcul adaptiv, ai o alternativă serioasă la limitele siliciului.
Reperele momentului: CL1, Brainoware și „organoizi care citesc”
În ultimii ani, câteva echipe au trecut de la „sună cool” la „uite, merge”:
Cortical Labs și CL1 (Australia).
În 2022, compania a făcut valuri cu DishBrain: o cultură de neuroni a învățat să joace Pong. Nu perfect, dar suficient cât să demonstreze ceva esențial: rețelele neuronale vii pot învăța din feedback, exact cum o fac creierele. În martie 2025, Cortical Labs a dus ideea în zona produselor: CL1 — un biocomputer de birou în care neuronii cresc pe un cip, sunt hrăniți automat și pot fi programați printr-un sistem numit biOS. Ținta principală acum e cercetarea medicală și farmaceutică, dar compania spune deschis că vede clienți și în zona de AI.
Brainoware (SUA/Japonia).
În 2023, Brainoware a arătat că organoizii pot fi folosiți ca un fel de „strat viu” într-un sistem AI. Într-un experiment, organoidul a primit stimuli corespunzători unor sunete/voci, iar activitatea lui electrică a fost suficient de distinctă încât un model software să învețe recunoaștere vocală de bază. Tradus: neuronii au făcut partea „biologică” de procesare, calculatorul a făcut partea de interpretare.
Universitatea din Bristol: Braille cu mini-creiere.
În august 2025, cercetătorii britanici au conectat organoizi la un senzor tactil care simula citirea Braille. Un organoid singur a recunoscut litere cu ~61% acuratețe; trei organoizi împreună au urcat la ~83%. Nu e un nivel comercial, dar e un pas mare metodologic: arată că poți „învăța” țesut neural viu să distingă tipare tactile, nu doar semnale abstracte.
FinalSpark (Elveția) și neuronii ca serviciu.
FinalSpark a mers pe un model aproape „cloud”, dar cu biologie: oferă acces la distanță la organoizi pe care cercetătorii pot rula experimente. E un semn că domeniul se mută încet de la hobby academic la infrastructură.
Promisiuni mari, frâne reale și dileme etice inevitabile
De ce contează totul? Pentru că biocomputerele pot schimba două industrii în paralel:
- Medicină și farmaceutice. Organoizii sunt modele umane mult mai bune decât cele animale pentru anumite boli neurologice sau teste de toxicologie. Dacă „hardware-ul viu” reacționează ca un creier uman, poți prezice mai bine ce face un medicament înainte să ajungă la oameni.
- AI și eficiență energetică. Într-un moment în care antrenarea modelelor mari de AI costă enorm în energie, ideea de componente biologice care învață repede și consumă puțin e extrem de tentantă. Nu vor înlocui laptopurile, dar ar putea deveni coprocesoare specializate pentru sarcini adaptive.
Dar există frâne serioase. Tehnologia e încă la nivel de „câine care merge pe două picioare”: impresionant pentru că e posibil, nu pentru că e stabil. Organoizii sunt greu de standardizat, învață diferit de la unul la altul, și au nevoie de condiții de viață precise ca să nu se degradeze.
Iar peste toate vine elefantul din cameră: etica. Vorbim despre țesut neural uman. Chiar dacă organoizii de azi nu sunt conștienți — consensul actual spune că sunt departe de așa ceva — pe măsură ce devin mai complecși și mai stimulați apare întrebarea: unde tragem linia? Ce reguli folosim când nu mai sunt doar „probe biologice”, ci componente de calcul care învață? Mai ales că marketingul („organoid intelligence”, „wetware”) poate împinge publicul spre concluzii greșite.
Pe scurt, suntem la începutul unui drum cu potențial uriaș și cu responsabilitate pe măsură. Primele biocomputere nu ne vor aduce roboți cu creier uman prea curând, dar pot deschide o nouă generație de calcul — mai apropiată de biologie decât de fabricile de cipuri. În 2025, pentru prima dată, asta nu mai sună ca o poveste de laborator, ci ca o industrie în formare.