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Un cane robot guidato da neuroni umani coltivati in laboratorio

Cortical Labs ha collegato neuroni umani cresciuti su un chip a un robot quadrupede, guidandolo verso un bersaglio. Ricerca agli inizi, non revisionata.

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Schema del sistema: neuroni coltivati su chip collegati a codificatore, decodificatore e segnale di feedback
Lo schema del sistema descritto nello studio: neuroni coltivati, codifica degli stimoli e feedback. · Foto: Zhou et al., arXiv:2605.13315, CC BY 4.0

La società australiana Cortical Labs ha mostrato un robot quadrupede guidato da un piccolo gruppo di neuroni umani coltivati in laboratorio. La notizia è stata diffusa il 31 ottobre 2026 da ScienceAlert. I neuroni crescono direttamente su un chip con elettrodi, che inviano e ricevono segnali elettrici. L'attività delle cellule viene tradotta in movimenti e il robot è stato guidato verso un bersaglio su una mappa semplice.

Come funziona#

Il sistema è un circuito chiuso. Gli elettrodi stimolano i neuroni con segnali che descrivono la situazione, il chip legge la risposta delle cellule e la trasforma in un comando di movimento. Un segnale di feedback indica poi ai neuroni se l'azione era corretta. Cortical Labs aveva già usato lo stesso principio per far "giocare" colture di neuroni a Pong e Doom.

Il modello di robot usato nella dimostrazione non è stato indicato. Il robot, inoltre, non è "alimentato" dai neuroni: le cellule forniscono solo le decisioni di navigazione, mentre motori ed equilibrio restano affidati all'elettronica tradizionale.

Lo studio con Honda#

Accanto al robot c'è uno studio più ampio, firmato da ricercatori di Cortical Labs e dell'Honda Research Institute Europe e presentato alla conferenza NeurIPS 2026. In questo caso il test era interamente virtuale: un agente doveva muoversi in una piccola griglia seguendo una sorta di "odore" fino al cibo. Il lavoro ha usato 26 colture di neuroni sulla piattaforma CL1 di Cortical Labs.

  • Configurazioni provate: circa 1.300 modi diversi di codificare i segnali verso i neuroni.
  • Durata: oltre 4.000 ore di interazione in tempo reale.
  • Risultato: secondo gli autori, 12 configurazioni hanno mostrato un apprendimento costante e hanno fatto meglio di agenti software tradizionali (DQN) con lo stesso numero di tentativi.

Con prudenza

Il lavoro è disponibile come preprint su arXiv e non è ancora passato dalla revisione paritaria di una rivista scientifica. Gli stessi ricercatori spiegano che la tecnologia oggi non è né veloce né efficiente, che servono molte prove ed errori e che resta da capire come comunicare in modo affidabile con le cellule e come conservano le informazioni.

Perché se ne parla#

Secondo l'amministratore delegato Brett Kagan, il cane robot è "una semplice dimostrazione" che rende più concreta l'idea di usare sistemi biologici nel mondo reale. Per i robot che usiamo agli eventi non cambia nulla: è ricerca di base, lontana da qualsiasi prodotto.

Fonti#

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