Most laboratóriumban növesztett agysejtekből építünk számítógépeket

Egy új kutatási terület, az „organoid intelligencia” van kialakulóban, miközben a tudósok egy Petri-csészében növesztett agysejtek csomóiból kívánnak számítógépeket építeni.

Ezeket az organoidokat bőrmintákból gyűjtött őssejtekből tenyésztik ki, és apró agysejtcsomók, amelyek neuronok zűrzavarát tartalmazzák. A kutatók úgy vélik, hogy képesek információkat tárolni, és meg lehet tanítani olyan egyszerű feladatokat, mint például egy számítógép, amely sokkal hatékonyabban működik, mint a mesterséges neurális hálózatok.

A mesterséges intelligencia ma már több feladatban is felülmúlja az embereket, de az emberek még mindig sokkal jobban képesek az információk feldolgozására és az új dolgok megtanulására – érveltek az „organoid intelligencia” kifejezést megalkotó akadémikusok. papír a tudomány határaiban. 

A DeepMind AlphaGo rendszere 2016-ban megverte a világ legjobb játékosát egy versenyen, de intenzív képzést igényelt több százezer játékból generált mintákon. A neurális hálózatot heteken keresztül 50 GPU-n képezték, amelyek körülbelül 40 milliárd joule-t zúdítottak, nagyjából ugyanannyi energiát, hogy egy felnőtt ember anyagcseréjét egy évtizeden át fenntartsák. Az emberek több mint egymilliószor jobbak az adatok hatékony kezelésében, mint az AI-algoritmusok. 

Thomas Hartung, a tanulmány társszerzője, a Johns Hopkins Egyetem (JHU) környezet-egészségtudományi professzora: „Az agynak még mindig nincs párja a modern számítógépekkel. mondott egy nyilatkozatában.

„A Frontier… egy 600 millió dolláros, 6,800 négyzetláb alapterületű létesítmény” – mondta Hartung az Oak Ridge National Lab-ra utalva. szuperszámítógép. „Csak tavaly júniusban haladta meg először egyetlen emberi agy számítási kapacitását – de milliószor több energiát használ fel.”

A kutatók úgy vélik, hogy az agy bizonyos számítási képességei és teljesítménye megismételhető organoidokban. A hagyományos számítógépekkel ellentétben ezeket az agysejteket nem lehet szoftverrel programozni. Ehelyett az elektronikus jeleiket valahogyan manipulálni kell, és egy kimeneti eszköz vezérlésére kell használni. 

Az agy lenyűgöző képessége, hogy érzékeltesse a bejövő idegsejtek millióit, amelyek információval tüzelnek, nagyon különbözik egy számítógépes program logikájától, amely nullák és egyesek áramlását hajtja végre.

„Mi, emberek megtanuljuk, hogyan reagáljunk bizonyos bemenetekre” – magyarázta Lena Smirnova, a cikk első szerzője és a JHU adjunktusa. A regisztráció.

"Az agy lenyűgöző képessége, hogy érzékeltesse a bejövő idegsejtek millióit, amelyek információval tüzelnek, nagyon különbözik egy számítógépes program logikájától, amely nullák és egyesek áramlását hajtja végre."

Smirnova úgy véli, hogy az organoidok manipulálhatók elektródákon keresztül, ahol a bemeneti jelek befolyásolhatják a kimeneti jeleket. Ezeket a zűrzavaros sejttömegeket elméletileg egyszerű feladatok elvégzésére lehetne tanítani.

„Az agysejtek között kicserélt elektromos jeleket az organoiddal érintkező elektródák rögzíthetik. Az ilyen jelek impulzusa vagy még inkább egy meghatározott mintája cselekvéssé alakítható át, például egy csatlakoztatott robotként vagy egy virtuális játékkörnyezetben végrehajtott cselekvéssé” – mondta Smirnova. 

A kutatók már bebizonyították, hogy ezek az agysejtek képesek megtanulni, hogyan játszik Pong, de ezek bioszámítógépekké alakítása óriási kihívás. Mindegyik agyi organoid körülbelül egy hárommillió része az emberi agy méretének; nem ismert, hogy mennyi memóriát tudnak tárolni; és nem világos, hogyan fogjuk dekódolni az elektromos jeleit. 

Az organoid intelligencia fejlesztése magában foglalja az új gépi tanulási és statisztikai algoritmusok kifejlesztését, valamint ezeknek a biológiai struktúráknak a méretezését nagyobb méretre – 50,000 10 sejtről XNUMX millióra. Az organoidoknak oxigénre és tápanyagokra is szükségük van a túléléshez; funkcióik és képességeik az architektúrájuktól is függenek. 

Ennek ellenére a kutatók úgy vélik, hogy érdemes ezt folytatni, még akkor is, ha az edényben lévő agysejtek nem összehasonlíthatók, és soha nem helyettesíthetik a szilícium alapú társaikat. Ehelyett ezek a bioszámítógépek interfészként használhatók más gépekkel a rendszerek energia- és adathatékonyabbá tétele érdekében. 

Ez nem jelenti azt, hogy a bioszámítástechnika felváltja az összes gépi tanulást

"A biocomputing sokkal kevesebb energiát használ fel, kevesebb adattal tud tanulni, így gyorsan, valós időben tud dönteni, valószínűleg sokkal rugalmasabb, és hasznos betekintést nyújthat a saját agyunk működésébe, így hasznos lehet a betegségek modellezéséhez és kábítószer-felfedezés” – mondta Brett Kagan, a Cortical Labs tudományos vezérigazgatója, egy startup, amely létrehozta a DishBrain neuronrendszert, amelyet Pong-játékra tanítottak. A regisztráció.

"Ez nem azt jelenti, hogy a biocomputing minden gépi tanulást felvált, de hasznos eszköz lehet bizonyos feladatokhoz, amelyekre optimalizálták."

"Innentől kezdve már csak a közösség, az eszközök és a technológiák kiépítése a lényeg, hogy kiaknázzuk az [organoid intelligencia] teljes potenciálját" hozzáadott. ®

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/03/02/organoid_intelligence/