Borges enumera as aplicações: substituição de cobaias em experimentos, confecção de jogos de computador e até mesmo a criação de programas capazes de coordenar a atuação de robôs. "Passamos boa parte do tempo estudando neurociência", afirma. "Agora, por exemplo, estamos tentando recriar as emoções. Em concreto, o medo."
Segundo Borges, o objetivo agora é aumentar ainda mais a fidelidade do modelo: não só simular as funções do sistema nervoso, mas também sua fisiologia. "Mas isso é coisa para daqui a uma década", afirma o físico.
Princípios como a seleção natural também já serviram de inspiração para cientistas da computação. Um exemplo são os algoritmos genéticos. "Eles são baseados na teoria da evolução das espécies", explica Grazziela Figueredo, doutoranda da Universidade de Nottingham, Inglaterra, que estuda métodos computacionais inspirados na natureza. "A ideia é evoluir uma possível solução para um problema até que ela atinja a aptidão máxima, o que teoricamente seria a melhor solução."
Grazziela pesquisa sistemas imunológicos artificiais. Como não é tão fácil realizar experimentos imunológicos in vitro, os pesquisadores procuram criar modelos computacionais que reproduzam com fidelidade o comportamento do sistema imune natural.
fonte: Estado de São Paulo
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