Un computer che bisogna anche tenere in vita. È questa l’immagine che mi ha fatto venire voglia di approfondire il tema suggerito dalla conversazione con Telmo Pievani a Supernova, il podcast di Alessandro Cattelan. La puntata “Evoluzione o distruzione?”, pubblicata l’8 ottobre 2026, offre lo spunto per una domanda che sembra uscita da un romanzo: il futuro dell’intelligenza artificiale potrebbe passare dai chip ai neuroni viventi?

Per rispondere bisogna distinguere due strade: costruire circuiti elettronici ispirati al cervello e usare cellule nervose biologiche come parte di un sistema di calcolo. Possono incontrarsi, ma chiamarle entrambe “cervelli artificiali” nasconde più di quanto spieghi. Questo approfondimento ricostruisce la ricerca scientifica, senza attribuire a Pievani citazioni testuali del passaggio, del quale non ho potuto verificare una trascrizione.

Che cos’è l’AI neuromorfica

Nel calcolo neuromorfico l’ispirazione viene dall’organizzazione del sistema nervoso. Nel caso di processori come Loihi 2, i neuroni sono elementi elettronici: comunicano attraverso impulsi, detti spike, con elaborazione guidata dagli eventi. Memoria e calcolo sono integrati per ridurre gli spostamenti di dati. La documentazione di Intel su Hala Point descrive proprio questi principi.

Un’analogia utile è il sensore che reagisce quando cambia qualcosa, anziché ricontrollare continuamente l’intera scena. Non descrive ogni architettura neuromorfica, ma aiuta a capire perché questo approccio interessa chi lavora su segnali in tempo reale e consumi energetici.

Intel ha presentato Hala Point nel 2024: un prototipo di ricerca con 1.152 processori Loihi 2, capace di supportare fino a 1,15 miliardi di neuroni artificiali. Il numero non equivale all’intelligenza di un animale: contare i neuroni supportati non misura comprensione o coscienza. Inoltre i miglioramenti di efficienza dichiarati riguardano condizioni e compiti specifici, non qualsiasi applicazione AI.

Neuroni viventi: che cosa cambia con l’intelligenza organoide

Il secondo filone introduce materiale biologico. Nel paper del 2023 “Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish”, Lena Smirnova e colleghi propongono un programma di ricerca basato su colture tridimensionali di cellule cerebrali e interfacce con i computer.

Un organoide cerebrale riproduce alcuni aspetti cellulari e organizzativi del tessuto nervoso. Non è un cervello umano completo in miniatura, con una persona dentro. L’obiettivo è studiare se reti biologiche possano elaborare informazioni e adattarsi agli stimoli in modi utili alla ricerca e al calcolo.

Concretamente, un’interfaccia traduce gli input in stimolazioni elettriche, registra la risposta delle cellule e la rende utilizzabile dal software. Il sistema comprende quindi tessuto vivente, elettronica e programmi. Per parlare di prestazioni bisogna valutare questa combinazione, non soltanto la parte biologica.

DishBrain: cellule nervose alle prese con Pong

Un esperimento importante è DishBrain, descritto da Brett Kagan e colleghi su Neuron nel 2022. I ricercatori hanno collegato colture neuronali di origine umana o di roditore a una matrice di microelettrodi, inserendole in un ambiente simulato ispirato al videogioco Pong.

La posizione della pallina diventava uno stimolo elettrico; l’attività della rete contribuiva a controllare la racchetta. Il feedback chiudeva il circuito: l’azione modificava l’ambiente e l’ambiente produceva nuovi segnali. Gli autori riportano segnali di apprendimento apparente entro cinque minuti, assenti nelle condizioni di controllo considerate.

Il risultato è interessante perché mostra adattamento in un compito delimitato. Non significa che le cellule sapessero che cosa fosse un videogioco. E il termine sentience, presente nel titolo del paper, non va tradotto automaticamente in prova di coscienza umana: rispondere e adattarsi agli stimoli non risolve la questione dell’esperienza soggettiva.

Brainoware: un organoide dentro un sistema ibrido

Nel 2023 Hongwei Cai e colleghi hanno pubblicato su Nature Electronics “Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence”. Il sistema, chiamato Brainoware, impiega un organoide collegato a una matrice di microelettrodi. Lo studio esplora il riconoscimento di segnali vocali e la previsione di un sistema non lineare attraverso il reservoir computing.

Il principio è usare le dinamiche di un sistema come una trasformazione degli input: le risposte prodotte diventano informazioni da cui ricavare un risultato. In Brainoware una parte di questa trasformazione avviene nel tessuto biologico. Resta una dimostrazione sperimentale su compiti specifici, non un modello linguistico che conversa, naviga o prepara preventivi.

CL1: dal paper a una piattaforma per i laboratori

Esistono anche piattaforme proposte sul mercato. Cortical Labs presenta CL1 come un computer biologico che integra neuroni coltivati, un chip con elettrodi e il software biOS. La documentazione descrive un ambiente di supporto vitale progettato per mantenere le cellule fino a sei mesi.

Gli usi indicati comprendono lo studio dell’elaborazione neuronale e degli effetti dei composti sulla funzione delle reti. Sono informazioni del produttore, da distinguere dalle valutazioni indipendenti. Il fatto che una piattaforma sia acquistabile non dimostra che possa sostituire i server dei chatbot.

E NVIDIA? Il cervello ispira, ma non sostituisce le GPU

Ho cercato anche un riscontro all’ipotesi che NVIDIA abbia anticipato una svolta biologica. Un riferimento pertinente è il resoconto ufficiale sul supercomputer JUPITER: NVIDIA descrive la collaborazione tra Ericsson e Forschungszentrum Jülich e cita approcci neuromorfici per un’inferenza AI efficiente nelle reti radio.

Questa fonte parla di architetture ispirate al cervello, nel contesto di un’infrastruttura di supercalcolo. Non annuncia GPU sostituite da neuroni viventi. Nelle fonti ufficiali consultate non ho trovato un annuncio che sostenga quella previsione: sarebbe scorretto presentarla come una strategia già dichiarata dall’azienda.

Perché ChatGPT non sta per trasferirsi in una coltura cellulare

La prospettiva affascina, ma tra una dimostrazione e un servizio affidabile ci sono domande concrete. Quanto dura una rete? Come cambia nel tempo? Due colture producono risultati comparabili? Come si conserva o si replica ciò che hanno appreso? Quanto costa l’intero apparato?

Il programma sull’intelligenza organoide identifica come sfide la crescita di strutture durevoli, le interfacce, gli algoritmi e la gestione dei dati. Propone anche un approccio etico integrato nella ricerca, che coinvolga più discipline e la società. Il consenso dei donatori e le possibili proprietà cognitive dei sistemi richiedono attenzione senza presupporre che gli organoidi attuali siano coscienti.

Anche il risparmio energetico è una promessa da misurare. Un confronto serio deve usare lo stesso compito, una qualità del risultato comparabile e il consumo complessivo: elettronica, mantenimento della coltura e infrastruttura. Non basta contrapporre un neurone a un intero data center.

Il prossimo passo potrebbe essere una convivenza

La mia lettura è che valga la pena immaginare sistemi ibridi, con componenti diversi scelti per compiti diversi. È uno scenario, non una scadenza verificata: queste ricerche non permettono di fissare una data per un’AI generativa biologica di uso quotidiano.

Per chi lavora con l’AI, oggi la domanda utile è capire quale risultato sia stato dimostrato e quale resti una promessa. Nei miei corsi proporrei questo esercizio: scegliere un annuncio, individuare il compito sperimentale e chiedersi se la prova giustifichi il titolo. È un modo concreto per allenare la lettura critica dell’innovazione.

Dopo aver ragionato su AI e disallineamento evolutivo, questa ricerca offre un’altra prospettiva: studiare l’intelligenza significa anche interrogarsi sulla materia che la rende possibile. Un processore si aggiorna. Una rete vivente deve anche essere coltivata. La differenza merita più di un titolo sensazionalistico.

Per vedere un esempio del filone elettronico, ecco il video ufficiale Intel dedicato a Hala Point. È una presentazione del produttore, utile per visualizzare il sistema.