Žiadny počítač nie je taký výkonný a zložitý ako ľudský mozog. Masa tkaniva v našich lebkách dokáže spracovať informácie v množstvách a rýchlostiach, ktorých sa výpočtová technika sotva dotkne.

Kľúčom k úspechu mozgu je efektívnosť neurónov pri fungovaní ako procesor a pamäťové zariadenie, na rozdiel od fyzicky oddelených jednotiek vo väčšine moderných výpočtových zariadení.

Uskutočnilo sa mnoho pokusov o to, aby sa výpočtová technika podobala mozgu, ale nové úsilie to všetko posúva o krok ďalej – integráciou skutočného ľudského mozgového tkaniva s elektronikou.

Volá sa Brainoware a funguje. Tím vedený inžinierom Feng Guom z Indiana University Bloomington ho vybavil úlohami, ako je rozpoznávanie reči a matematické problémy, ako je predpovedanie nelineárnych rovníc.

Bol o niečo menej presný ako čistý počítač AI, ale výskum demonštruje dôležitý prvý krok v novom type počítačovej architektúry.

Zatiaľ čo Gu a jeho kolegovia dodržiavali etické usmernenia pri vývoji Brainoware, niekoľko výskumníkov z Univerzity Johnsa Hopkinsa uviedlo v súvisiacej správe Prírodná elektronika Vyjadrite sa k dôležitosti dodržiavania etických zásad pri ďalšom rozširovaní tejto technológie.

Lena Smirnova, Brian Cafu a Eric C. Johnson, ktorý sa na štúdii nezúčastnil, na opatrnosť„Ako sa zložitosť týchto organických systémov zvyšuje, je dôležité, aby spoločnosť zvážila nespočetné množstvo neuroetických problémov okolo biopočítačových systémov zahŕňajúcich ľudské nervové tkanivo.“

Ľudská myseľ je úžasne úžasná. A existuje ocenenie 86 miliárd neurónovv priemere a Až kvadrilión synapsií. Každý neurón je pripojený až do Ďalších 10 000 neurónovneustále strieľať a komunikovať medzi sebou.

Zatiaľ naše najlepšie snahy o simuláciu mozgovej aktivity v umelom systéme nedosiahli povrch.

V roku 2013 bol uvedený na trh počítač Riken K – vtedy jeden z najvýkonnejších superpočítačov na svete. Pokúsil sa napodobniť mozog. Použitím 82 944 procesorov a petabajtu hlavnej pamäte trvalo 40 minút simulovať jednu sekundu aktivity 1,73 miliardy neurónov spojených 10,4 biliónmi synapsií, čiže len asi jedno až dve percentá mozgu.

V posledných rokoch sa vedci a inžinieri pokúšali priblížiť schopnostiam mozgu tým, že navrhli zariadenia a algoritmy, ktoré napodobňujú jeho štruktúru a fungovanie. známy ako Neurónové počítanieZlepšuje sa to, ale spotrebuje to veľa energie a trénovanie umelých neurónových sietí trvá dlho.

Gu a jeho kolegovia hľadali iný prístup pomocou skutočného ľudského mozgového tkaniva pestovaného v laboratóriu. Ľudské pluripotentné kmeňové bunky boli stimulované, aby sa vyvinuli do rôznych typov mozgových buniek, ktoré sa organizujú do malých, trojrozmerných mozgov nazývaných organely, doplnené o spojenia a štruktúry.

Nie sú to skutočné mozgy, ale iba usporiadanie tkaniva bez čohokoľvek, čo by sa podobalo myšlienke, emóciám alebo vedomiu. Sú užitočné na štúdium toho, ako sa mozog vyvíja a funguje, bez toho, aby zasahovali do skutočných ľudí.

Brainoware pozostáva z mozgových organoidov spojených s radom mikroelektród s vysokou hustotou pomocou typu umelej neurónovej siete známej ako Výpočet tanku. Elektrická stimulácia prenáša informácie do organoidu, rezervoáru, v ktorom sa tieto informácie spracovávajú predtým, ako Brainoware vydá svoje výpočty vo forme nervovej aktivity.

Pre vstupnú a výstupnú vrstvu sa používajú bežné počítače. Tieto vrstvy museli byť trénované na prácu s organoidom, pričom výstupná vrstva čítala neurónové dáta a na základe vstupu robila klasifikácie alebo predpovede.

Na demonštráciu systému výskumníci poskytli Brainoware 240 zvukových klipov ôsmich mužských reproduktorov vydávajúcich japonské samohlásky a požiadali ho, aby identifikoval hlas konkrétneho jednotlivca.

Začali s naivným organickým. Po tréningu trvajúcom len dva dni bol Brainoware schopný identifikovať reproduktor s presnosťou až 78 %.

Požiadali tiež Brainoware, aby predpovedal Henonská mapa, dynamický systém vykazuje chaotické správanie. Nechali ju bez dozoru, aby sa učila štyri dni – každý deň predstavoval tréningovú epochu – a zistili, že je schopná predpovedať mapu s lepšou presnosťou ako umelá neurónová sieť bez jednotky dlhodobej krátkodobej pamäte.

Mozgové programy boli o niečo menej presné ako umelé neurónové siete s dlhou a krátkodobou pamäťou, ale všetky tieto siete prešli 50 tréningovými epochami. Brainoware dosiahol zhruba rovnaké výsledky za menej ako 10 percent tréningového času.

„Vzhľadom na vysokú plasticitu a adaptabilitu organoidov má Brainoware flexibilitu pri zmene a reorganizácii v reakcii na elektrickú stimuláciu, čo zdôrazňuje svoj potenciál pre adaptívne zálohovanie počítačov.“ Vedci píšu.

Zostávajú významné obmedzenia, vrátane otázky udržiavania orgánov nažive a zdravých a úrovne spotreby energie periférnych zariadení. Ale s ohľadom na etické úvahy má Brainoware dôsledky nielen pre výpočtovú techniku, ale aj pre pochopenie záhad ľudského mozgu.

„Môže to trvať desaťročia, kým sa vytvoria všeobecné biopočítačové systémy, ale tento výskum pravdepodobne prinesie základné poznatky o mechanizmoch učenia, neurovývoja a kognitívnych účinkov neurodegeneratívnych chorôb.“ Píšu Smirnova, Cafu a Johnson.

„Mohlo by to tiež pomôcť vyvinúť predklinické modely kognitívneho poškodenia na testovanie nových liečebných postupov.“

Výskum bol publikovaný v r Prírodná elektronika.