RW Space

Не существует компьютера, даже отдаленно столь мощного и сложного, как человеческий мозг. Куски тканей, спрятанные в наших черепах, могут обрабатывать информацию в количествах и на скоростях, с которыми вычислительные технологии едва могут справиться.

Ключом к успеху мозга является эффективность нейронов, выполняющих функции как процессора, так и запоминающего устройства. к физически разделенным блокам в большинстве современных вычислительных устройств.

Было много попыток сделать вычисления более похожими на мозг, но новая попытка продвигает все это на шаг дальше – путем интеграции реального, настоящего человеческого мозга ткань с электроникой.

Это называется Brainoware, и оно работает. Команда под руководством инженера Фэн Го из Университета Индианы в Блумингтоне поставила перед ним такие задачи, как распознавание речи и предсказание нелинейных уравнений.

Он был немного менее точен, чем чисто аппаратный компьютер, работающий на искусственном интеллекте, но исследование демонстрирует важную первый шаг к новому типу компьютерной архитектуры.

Однако, хотя Го и его коллеги следовали этическим принципам при разработке Brainoware, несколько исследователей из Университета Джонса Хопкинса отмечают в связанной с этим статье Nature Electronics отмечают важность учета этических соображений при дальнейшем расширении этой технологии.

Лена Смирнова, Брайан Каффо и Эрик К. Джонсон, которые не участвовали в исследовании, предупреждают: «Поскольку Поскольку сложность этих органоидных систем возрастает, сообществу крайне важно изучить множество нейроэтических проблем, связанных с биокомпьютерными системами, включающими нервную ткань человека».

Человеческий мозг потрясающе устроен. В среднем он содержит около 86 миллиардов нейронов и до квадриллиона синапсов. Каждый нейрон связан примерно с 10 000 других нейронов, постоянно активизирующихся и взаимодействующих друг с другом.

На сегодняшний день наши лучшие усилия по моделированию активности мозга в искусственной системе едва коснулись поверхности.

p>

В 2013 году компьютер K компании Riken – на тот момент один из самых мощных суперкомпьютеров в мире – предпринял попытку имитировать мозг. С 82 944 процессорами и петабайтом оперативной памяти потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду активности 1,73 миллиарда нейронов, соединенных 10,4 триллиона синапсов – это всего лишь один-два процента мозга.

Недавно. В течение многих лет ученые и инженеры пытались приблизиться к возможностям мозга, разрабатывая аппаратное обеспечение и алгоритмы, имитирующие его структуру и то, как он работает. Этот метод, известный как нейроморфные вычисления, совершенствуется, но он энергозатратен, а обучение искусственных нейронных сетей требует много времени.

Го и его коллеги искали другой подход, используя настоящую ткань человеческого мозга, выращенную в лаборатории. Плюрипотентные стволовые клетки человека уговорили развиться в различные типы клеток мозга, которые организовались в трехмерные мини-мозги, называемые органоидами, наполненными связями и структурами.

Это не настоящий мозг, а просто расположение ткань без чего-либо напоминающего мысли, эмоции или сознание. Они полезны для изучения того, как развивается и работает мозг, без необходимости копаться в реальном человеке.

Brainoware состоит из органоидов мозга, соединенных с массивом микроэлектродов высокой плотности с использованием своего рода искусственной нейронной сети. известный как резервуарные вычисления. Электрическая стимуляция переносит информацию в органоид, резервуар, в котором эта информация обрабатывается, прежде чем Brainoware выдает свои расчеты в форме нейронной активности.

Для входного и выходного слоев используется обычное компьютерное оборудование. Эти слои необходимо было обучить для работы с органоидом, при этом выходной слой считывает нейронные данные и делает классификации или прогнозы на основе входных данных.

Чтобы продемонстрировать систему, исследователи предоставили Brainoware 240 аудиоклипов из восемь динамиков-мужчин, произносящих японские гласные звуки, и попросили его идентифицировать голос одного конкретного человека.

Они начали с наивного органоида; после двухдневного обучения Brainoware смогла идентифицировать говорящего с точностью 78 процентов.

Они также попросили Brainoware предсказать карту Энона, динамическую систему, которая демонстрирует хаотическое поведение. Они оставили его без присмотра для обучения на четыре дня (каждый день представляет собой эпоху обучения) и обнаружили, что он способен предсказывать карту с большей точностью, чем искусственная нейронная сеть без блока долговременной кратковременной памяти.

Brainoware была немного менее точной, чем искусственные нейронные сети с длинной кратковременной памятью, но каждая из этих сетей прошла 50 эпох обучения. Brainoware достигла почти тех же результатов менее чем за 10 процентов времени обучения.

«Благодаря высокой пластичности и адаптируемости органоидов Brainoware обладает способностью изменяться и реорганизовываться в ответ на электрическую стимуляцию, подчеркивая его способность к адаптивным резервуарным вычислениям», — пишут исследователи.

По-прежнему существуют существенные ограничения, в том числе проблема поддержания жизни и здоровья органоидов, а также уровни энергопотребления периферийного оборудования. Но, принимая во внимание этические соображения, Brainoware имеет значение не только для вычислений, но и для понимания тайн человеческого мозга.

«Может пройти десятилетия, прежде чем будут созданы общие биокомпьютерные системы, но это исследование, вероятно, «Это также может помочь разработать доклинические модели когнитивных нарушений для проверки новые методы лечения».

Исследование опубликовано в журнале Nature Electronics.