Merge Labs e Butterfly Network stanno lavorando a una nuova generazione di interfacce cervello-computer basate sugli ultrasuoni. Non leggono ancora i pensieri, ma se la strada funzionasse potrebbe cambiare radicalmente il nostro rapporto con l'intelligenza artificiale.
Abbiamo costruito intelligenze artificiali capaci di scrivere, ragionare, analizzare immagini, riconoscere la nostra voce e produrre in pochi secondi quantità di informazioni che fino a pochi anni fa avrebbero richiesto ore di lavoro. Eppure, per spiegare a queste macchine cosa vogliamo, continuiamo sostanzialmente a battere le dita sopra una tastiera, spostare un pezzo di plastica chiamato mouse oppure parlare davanti a un microfono. È un po' come avere parcheggiata sotto casa l'Enterprise di Star Trek e aprire il portellone con la manovella.
Il vero collo di bottiglia nel rapporto tra uomo e intelligenza artificiale, quindi, potrebbe presto non essere più il computer. Potremmo essere noi. Ed è proprio da questa considerazione che diventa particolarmente interessante una notizia annunciata il 1° settembre 2026: Merge Labs e Butterfly Network hanno avviato una collaborazione pluriennale per sviluppare tecnologie destinate alle Brain-Computer Interface, le BCI, cioè sistemi progettati per creare un canale di comunicazione diretto tra cervello e computer. Fin qui potrebbe sembrare l'ennesima storia sul famoso chip nel cervello. In realtà la direzione intrapresa è molto diversa e decisamente più affascinante: l'obiettivo è esplorare una combinazione di molecole, ultrasuoni, semiconduttori e intelligenza artificiale, cercando di ridurre drasticamente la necessità di introdurre elettrodi nel tessuto cerebrale.
Per capire perché sia importante dobbiamo prima togliere di mezzo un equivoco. Una Brain-Computer Interface non è necessariamente una macchina che “legge i pensieri”. Il nostro cervello contiene circa 86 miliardi di neuroni che comunicano attraverso complessi fenomeni elettrochimici. Quando proviamo a muovere una mano, pronunciare una parola o compiere un'azione, determinate popolazioni neuronali producono pattern di attività. Una BCI cerca di intercettare alcuni di questi segnali e di associarli a un'intenzione. Se, per esempio, una persona paralizzata immagina o tenta di muovere la mano e il sistema riconosce ripetutamente un particolare schema di attività cerebrale, un computer può imparare ad associare quel pattern a un comando. Pensiero motorio, segnale cerebrale, interpretazione, movimento del cursore. Non significa che il computer abbia scoperto cosa abbiamo mangiato domenica o dove abbiamo nascosto i biscotti: significa che ha imparato a riconoscere una correlazione.
Il problema è che il cervello non è esattamente una periferica USB. Per ottenere segnali molto precisi uno dei sistemi più efficaci consiste nel portare degli elettrodi estremamente vicino ai neuroni. È la strada resa popolare anche da aziende come Neuralink: più il sensore è vicino alla sorgente del segnale, maggiore può essere la precisione della rilevazione. Ma c'è un prezzo evidente da pagare. Bisogna introdurre fisicamente qualcosa nel corpo e, nelle soluzioni più invasive, direttamente nel tessuto cerebrale. Questo significa chirurgia, rischi, biocompatibilità, durata dell'impianto e una quantità considerevole di problemi medici. È perfettamente comprensibile accettare questi rischi quando l'obiettivo è restituire capacità fondamentali a una persona con una grave disabilità; diventa molto più difficile immaginare milioni di persone sane che si mettano in fila dal neurochirurgo perché vogliono rispondere alle email pensando.
Ed eccoci a Merge Labs. La società, fondata nel 2026 da un gruppo che comprende anche Sam Altman insieme a Tyson Aflalo, Alex Blania, Sandro Herbig, Sumner Norman e Mikhail Shapiro, ha un obiettivo dichiaratamente enorme: sviluppare tecnologie capaci di creare un collegamento ad alta larghezza di banda tra intelligenza biologica e intelligenza artificiale. La parte più interessante della loro visione riguarda però il modo in cui vorrebbero arrivarci. Merge parla della possibilità di interagire con i neuroni attraverso molecole anziché elettrodi e di utilizzare modalità fisiche capaci di raggiungere strutture profonde, come gli ultrasuoni, evitando per quanto possibile impianti all'interno del tessuto cerebrale.
Ed è qui che entra in scena Butterfly Network, un'azienda che ha già fatto qualcosa di notevole nel settore dell'ecografia. Normalmente immaginiamo un ecografo come una macchina piuttosto ingombrante collegata a una sonda. Butterfly ha lavorato invece alla miniaturizzazione di gran parte di questa tecnologia attraverso la propria piattaforma Ultrasound-on-Chip. Invece dei tradizionali elementi piezoelettrici, utilizza microscopici trasduttori ultrasonici realizzati attraverso tecnologie derivate dal mondo dei semiconduttori e dei MEMS, i sistemi microelettromeccanici. Detto in italiano umano: una parte di ciò che faceva una macchina ecografica può essere trasferita verso qualcosa che assomiglia sempre di più alla logica di un microchip.
La cosa diventa ancora più interessante perché non stiamo parlando semplicemente di un dispositivo che “spara ultrasuoni”. Migliaia di piccoli elementi possono essere controllati elettronicamente e coordinati per modificare il comportamento del fascio ultrasonoro. Un modo molto semplice per immaginarlo è pensare a migliaia di minuscoli altoparlanti. Facendoli lavorare con differenze temporali estremamente precise è possibile fare in modo che le onde si combinino maggiormente in determinate direzioni. Il principio reale è ovviamente molto più sofisticato, ma permette di capire perché una tecnologia del genere possa attirare l'attenzione di chi sta cercando un sistema capace di raggiungere e interrogare strutture biologiche profonde senza dover necessariamente infilare un filo nel cervello.
A questo punto, però, serve una bella secchiata d'acqua fredda, perché tra quello che è stato annunciato e “Sam Altman ha costruito la macchina che legge la mente” ci passano circa tre stagioni di Black Mirror. Merge Labs e Butterfly Network non hanno annunciato una BCI capace di leggere i pensieri attraverso gli ultrasuoni. Hanno annunciato una collaborazione pluriennale per sviluppare tecnologie che potrebbero contribuire alla costruzione di future interfacce cervello-computer. È una differenza enorme. Gli ultrasuoni devono attraversare strutture biologiche complesse, il cranio introduce attenuazioni e distorsioni, bisogna raggiungere una risoluzione spaziale e temporale adeguata, distinguere il segnale utile dal rumore e soprattutto dimostrare che tutto questo possa essere fatto in maniera sicura, ripetibile e sufficientemente precisa. Non basta vedere qualcosa nel cervello: bisogna estrarne informazione utile.
È proprio qui che compare forse la parte più intrigante dell'intero progetto: le molecole. Merge non vuole semplicemente appoggiare una sofisticata sonda ultrasonica sulla testa e aspettare che compaia sul monitor la frase “oggi vorrei una pizza”. L'idea dichiarata è lavorare su tecnologie capaci di collegarsi ai neuroni utilizzando molecole invece degli elettrodi. Possiamo immaginare queste molecole, semplificando molto, come una sorta di possibile traduttore biologico. Il neurone parla una lingua elettrochimica, il computer parla digitale e gli ultrasuoni potrebbero rappresentare uno dei mezzi attraverso cui trasportare informazione. Serve qualcosa che permetta a questi mondi di comunicare.
Non è casuale che tra i fondatori di Merge ci sia Mikhail Shapiro, professore al California Institute of Technology, la cui attività scientifica riguarda proprio l'ingegneria biomolecolare e lo sviluppo di tecnologie capaci di osservare e controllare sistemi biologici attraverso modalità non invasive. Il progetto comincia quindi ad assumere una forma molto più interessante: neurone, interfaccia biologica, ultrasuono, chip, elaborazione del segnale e infine intelligenza artificiale. E, almeno come obiettivo di ricerca, non interessa soltanto ricevere informazioni dal cervello, ma studiare forme di interazione bidirezionale.
A questo punto qualcuno potrebbe chiedersi cosa c'entri l'intelligenza artificiale. In realtà c'entra praticamente tutto. Supponiamo di riuscire a raccogliere migliaia di segnali collegati all'attività cerebrale. Il computer non troverebbe un messaggio con scritto “Max vuole spostare il mouse verso destra”. Troverebbe una montagna di dati e pattern estremamente complessi. Ed è precisamente il tipo di problema nel quale il machine learning può diventare fondamentale. Un sistema può essere addestrato a riconoscere correlazioni tra determinati pattern e determinate intenzioni. La persona tenta un movimento, compare una configurazione; lo ripete, quella configurazione riappare; attraverso numerose osservazioni il modello impara progressivamente a interpretarla. L'AI diventerebbe quindi una specie di interprete simultaneo tra il cervello biologico e la macchina digitale.
Ed è qui che arriviamo al punto che probabilmente interessa maggiormente Sam Altman e chi sta investendo in questo settore: la larghezza di banda tra uomo e macchina. Oggi possiamo avere davanti un'intelligenza artificiale capace di elaborare enormi quantità di informazioni, ma per comunicarle ciò che vogliamo dobbiamo prima pensare qualcosa, trasformarlo in linguaggio, pronunciarlo oppure muovere le dita, premere una sequenza di tasti e aspettare che il computer interpreti il risultato. È una catena sorprendentemente lenta rispetto alla velocità dell'elaborazione digitale. La voce ha già migliorato enormemente questo rapporto, ma resta comunque necessario convertire buona parte della nostra intenzione in parole.
Una BCI sufficientemente evoluta potrebbe accorciare questa catena. E allora la domanda più interessante smetterebbe di essere soltanto “quanto diventerà intelligente l'AI?” e diventerebbe “quanto velocemente riusciremo a comunicare con lei?”. È una differenza apparentemente sottile, ma potrebbe rappresentare uno dei grandi cambiamenti dell'informatica dei prossimi decenni.
Prima di fantasticare sull'uomo aumentato, però, ci sono applicazioni infinitamente più importanti. Una tecnologia di questo genere potrebbe un giorno contribuire a restituire capacità di comunicazione o controllo a persone che le hanno perse a causa di paralisi o patologie neurologiche. Consentire a qualcuno che non può più parlare di comunicare attraverso un computer sarebbe già, da solo, un risultato straordinario. Permettere di controllare dispositivi assistivi attraverso l'attività cerebrale avrebbe un valore enormemente superiore alla possibilità di cambiare canzone su Spotify senza tirare fuori le mani dalle tasche.
Solo molto più avanti compare lo scenario dell'human augmentation, cioè l'impiego di queste tecnologie non per recuperare una funzione perduta, ma per aumentare le capacità di persone sane. Ed è proprio lì che la faccenda diventa contemporaneamente affascinante e inquietante. Mouse, tastiera, touchscreen e comandi vocali sono soltanto interfacce. Esistono perché abbiamo bisogno di dire alla macchina cosa vogliamo. Prima abbiamo utilizzato schede perforate, poi tastiere, mouse, schermi tattili e voce. Il passo successivo potrebbe essere un'interfaccia progressivamente più vicina all'origine dell'intenzione stessa: il cervello.
Non sappiamo se l'approccio perseguito da Merge Labs funzionerà, quanto sarà preciso, quanto sarà realmente poco invasivo o quanti anni serviranno prima di ottenere risultati clinicamente significativi. Potrebbero emergere ostacoli enormi e alcune delle idee attuali potrebbero anche rivelarsi impraticabili. È importante dirlo, soprattutto in un momento storico in cui basta mettere insieme le parole “Sam Altman”, “AI” e “cervello” per ottenere titoli che sembrano scritti dopo tre caffè e una maratona di fantascienza.
Ma l'esperimento concettuale rimane irresistibile. Immaginiamo che un giorno esista davvero un'interfaccia cerebrale sufficientemente sicura, poco invasiva, accessibile e precisa da permettere una comunicazione rapida con un'intelligenza artificiale. Non sarebbe più necessario prendere il telefono, aprire un'applicazione, formulare una richiesta e scriverla. L'AI potrebbe avvicinarsi molto di più al nostro processo cognitivo. Ed è proprio in quel momento che dalla tecnologia passeremmo improvvisamente alla filosofia, alla privacy e perfino al diritto.
Chi possiederebbe i dati generati dal nostro cervello? Un pattern neurale sarebbe un dato personale come il nostro indirizzo email oppure qualcosa di immensamente più sensibile? Potrebbe essere copiato, profilato o utilizzato per addestrare un algoritmo? Sarebbe possibile hackerare un'interfaccia cerebrale? E soprattutto, se una tecnologia diventasse capace di ricevere informazioni dal cervello e contemporaneamente di interagire con determinate attività neuronali, dove collocheremmo il confine tra assistenza e influenza?
Sono problemi che oggi restano in gran parte davanti a noi, perché la tecnologia descritta da Merge è ancora una scommessa scientifica e ingegneristica, non un prodotto da mettere nel carrello. Ma forse è proprio questo il momento migliore per iniziare a discuterne.
Perché la storia dell'informatica ci ha insegnato una curiosa abitudine: prima costruiamo qualcosa, poi scopriamo che funziona, successivamente la distribuiamo a qualche miliardo di persone e soltanto alla fine qualcuno alza timidamente la mano e domanda: “Scusate… ma alle conseguenze avevamo pensato?”
Questa volta potremmo provare a fare il contrario.
Fonti principali
Butterfly Network, Merge Labs and Butterfly Network Partner to Advance Ultrasound-Based Brain-Computer Interfaces, comunicato del 1° settembre 2026; Merge Labs, documentazione sulla propria missione e sull'approccio alle Brain-Computer Interface; Butterfly Network, documentazione tecnica sulla piattaforma Ultrasound-on-Chip; California Institute of Technology (Caltech), attività di ricerca di Mikhail Shapiro nel campo dell'ingegneria biomolecolare e delle tecnologie non invasive applicate ai sistemi biologici.
Annuncio ufficiale Butterfly–Merge · Manifesto e tecnologia di Merge Labs · Come funziona Ultrasound-on-Chip di Butterfly
