Шарик клеток мозга на чипе может научиться простому распознаванию речи и математическим вычислениям

Крошечный шарик клеток мозга гудит от активности, сидя на множестве электродов. В течение двух дней он получает серию электрических ударов, каждая стимуляция кодирует особенности речи восьми человек. К третьему дню он уже может различать говорящих.

Система, получившая название Brainoware, поднимает планку биокомпьютеров, используя трехмерные органоиды мозга, или «мини-мозги». Эти модели, обычно выращенные из стволовых клеток человека, быстро разрастаются до множества нейронов, связанных в нейронные сети.

Как и их биологические аналоги, капли искрятся электрической активностью, что позволяет предположить, что у них есть потенциал для обучения, хранения и обработки информации. Ученые уже давно рассматривают их как многообещающий аппаратный компонент для вычислений, основанных на мозге.

На этой неделе команда в Университете Индианы в Блумингтоне превратили теорию в реальность с помощью Brainoware. Они соединили органоид мозга, напоминающий кору головного мозга (самый внешний слой мозга, который поддерживает высшие когнитивные функции), с пластинчатым чипом, плотно заполненным электродами.

Мини-мозг функционировал как центральный процессор и память суперкомпьютера. Он получал входные данные в виде электрических разрядов и выводил свои расчеты посредством нейронной активности, которые впоследствии были декодированы инструментом искусственного интеллекта.

Обучившись на звуковых фрагментах группы людей, преобразованных в электрические разряды, Brainoware в конечном итоге научилась различать «звуки» конкретных людей. В другом тесте система успешно справилась со сложной математической задачей, стоящей перед ИИ.

Способность системы к обучению возникла благодаря изменениям в связях нейронных сетей в мини-мозге, что похоже на то, как наш мозг учится каждый день. Хотя это всего лишь первый шаг, Brainoware прокладывает путь к созданию более сложных гибридных биокомпьютеров, которые смогут снизить затраты на электроэнергию и ускорить вычисления.

Установка также позволяет нейробиологам глубже раскрыть внутреннюю работу нашего мозга.

«В то время как ученые-компьютерщики пытаются создать кремниевые компьютеры, подобные мозгу, нейробиологи пытаются понять вычисления культур клеток мозга», писал Доктора. Лена Смирнова, Брайан Каффо и Эрик К. Джонсон из Университета Джонса Хопкинса, не принимавшие участия в исследовании. Brainoware может предложить новое понимание того, как мы учимся, как развивается мозг, и даже помочь протестировать новые методы лечения случаев, когда мозг дает сбои.

Поворот в нейроморфных вычислениях

Человеческий мозг с его 200 миллиардами нейронов, объединенных в сотни триллионов связей, является, пожалуй, самым мощным из известных компьютерных устройств.

Его устройство принципиально отличается от классических компьютеров, которые имеют отдельные блоки для обработки и хранения данных. Каждая задача требует компьютерного обмена данными между ними, что значительно увеличивает время и энергию вычислений. Напротив, обе функции объединяются в одном физическом месте мозга.

Эти структуры, называемые синапсами, соединяют нейроны в сети. Синапсы учатся, изменяя степень своей связи с другими людьми, повышая прочность связи с сотрудниками, которые помогают решать проблемы, и сохраняют знания в одном и том же месте.

Этот процесс может показаться знакомым. Искусственные нейронные сети, подход искусственного интеллекта, покоривший мир, во многом основаны на этих принципах. Но необходимая энергия совершенно другая. Мозг потребляет 20 Вт — примерно столько же, сколько требуется для работы небольшого настольного вентилятора. Сравнительная искусственная нейронная сеть потребляет восемь миллионов ватт. Мозг также может легко учиться на нескольких примерах, тогда как ИИ, как известно, полагается на огромные наборы данных.

Ученые попытались воссоздать вычислительные способности мозга в аппаратных чипах. Эти нейроморфные чипы, созданные из экзотических компонентов, которые меняют свойства под действием температуры или электричества, совмещают обработку и хранение в одном месте. Эти чипы могут обеспечивать компьютерное зрение и распознавать речь. Но их сложно изготовить, и они лишь частично отражают внутреннюю работу мозга.

Вместо того, чтобы имитировать мозг с помощью компьютерных чипов, почему бы просто не использовать его собственные биологические компоненты?

Умный компьютер

Будьте уверены, команда не подключала живой мозг к электродам. Вместо этого они обратились к органоидам мозга. Всего за два месяца мини-мозг, созданный из стволовых клеток человека, превратился в целый ряд типов нейронов, которые соединялись друг с другом в электрически активные сети.

Команда осторожно поместила каждый мини-мозг на похожий на штамп чип, набитый крошечными электродами. Чип может записывать сигналы клеток мозга с более чем 1,000 каналов и отключать органоиды, используя почти три дюжины электродов одновременно. Это позволяет точно контролировать стимуляцию и регистрировать активность мини-мозга. С помощью инструмента искусственного интеллекта абстрактные нейронные сигналы преобразуются в понятные для человека ответы на обычном компьютере.

В ходе теста на распознавание речи команда записала 240 аудиоклипов, в которых говорили 8 человек. Каждый клип содержит изолированную гласную. Они преобразовали набор данных в уникальные схемы электрической стимуляции и ввели их в недавно выращенный мини-мозг. Всего за два дня система Brainoware смогла различать разных динамиков с точностью почти 80 процентов.

Используя популярный нейробиологический метод, команда обнаружила, что электрические разряды «обучили» мини-мозг укреплять одни сети и сокращать другие, предполагая, что он перемонтировал свои сети, чтобы облегчить обучение.

В другом тесте Brainoware противостояла искусственному интеллекту при выполнении сложной математической задачи, которая могла бы помочь генерировать более надежные пароли. Хотя Brainoware был немного менее точным, чем ИИ с кратковременной памятью, он был намного быстрее. Без человеческого контроля он достиг почти сопоставимых результатов менее чем за 10 процентов времени, которое потребовалось ИИ.

«Это первая демонстрация использования органоидов мозга [для вычислений]», — автор исследования доктор Фэн Го. заявил MIT Technology Review.

Киборгские компьютеры?

Новое исследование является последним исследованием гибридных биокомпьютеров — смеси нейронов, искусственного интеллекта и электроники.

Еще в 2020, команда объединили искусственные и биологические нейроны в сеть, которая общалась с помощью химического вещества мозга дофамина. В последнее время, почти миллион нейронов, лежащих на тарелке, научились играть в видеоигру «понг» с помощью электрических разрядников.

Brainoware — это потенциальный шаг вперед. По сравнению с изолированными нейронами органоиды лучше имитируют человеческий мозг и его сложные нейронные сети. Но они не без недостатков. Как и в случае с алгоритмами глубокого обучения, внутренние процессы мини-мозга неясны, что затрудняет расшифровку «черного ящика» того, как они выполняют вычисления и как долго они сохраняют воспоминания.

Тогда есть проблема «мокрой лаборатории». В отличие от компьютерного процессора, мини-мозг может переносить только узкий диапазон температур и уровней кислорода, при этом постоянно подвергаясь риску болезнетворных микробных инфекций. Это означает, что их необходимо тщательно выращивать в питательном бульоне с использованием специального оборудования. Энергия, необходимая для поддержания этих культур, может свести на нет выгоды от гибридной вычислительной системы.

Однако мини-мозг становится все легче культивировать с помощью меньших по размеру и более эффективных систем, в том числе со встроенными функциями записи и записи. Более сложный вопрос не касается технических проблем; скорее, речь идет о том, что приемлемо при использовании человеческого мозга в качестве вычислительного элемента. ИИ и нейронаука быстро раздвигают границы, а модели ИИ мозга, вероятно, станут еще более сложными.

«Для сообщества крайне важно изучить множество нейроэтических проблем, связанных с биокомпьютерными системами, включающими нервные ткани человека», — пишут Смирнова, Каффо и Джонсон.

Изображение Фото: Развивающийся органоид мозга / Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний, NIH

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://singularityhub.com/2023/12/14/a-ball-of-brain-cells-on-a-chip-can-learn-simple-speech-recognition-and-math/