Куля мозкових клітин на чіпі може навчитися простому розпізнаванню мови та математики

Куля мозкових клітин на чіпі може навчитися простому розпізнаванню мови та математики

Мітка часу: 14 грудня 2023 р. 2:59
Вихідний вузол: 2413997

Крихітна кулька мозкових клітин активно гуде, коли вона сидить на вершині масиву електродів. Протягом двох днів він отримує схему електричних ударів, кожна стимуляція кодує мовні особливості восьми людей. На третій день він може розрізняти мовців.

Система під назвою Brainoware піднімає планку для біокомп’ютерів, використовуючи тривимірні органоїди мозку, або «міні-мізки». Ці моделі, як правило, вирощені зі стовбурових клітин людини, швидко поширюються на різноманітні нейрони, об’єднані в нейронні мережі.

Як і їхні біологічні побратими, краплі іскриться електричною активністю, що означає, що вони мають потенціал для навчання, зберігання та обробки інформації. Вчені давно розглядають їх як багатообіцяючий апаратний компонент для обчислень, натхненних мозком.

На цьому тижні команда в Університеті Індіани Блумінгтон перетворив теорію на реальність за допомогою Brainoware. Вони з’єднали мозковий органоїд, схожий на кору — зовнішній шар мозку, який підтримує вищі когнітивні функції — з чіпом, схожим на пластину, щільно заповненим електродами.

Міні-мозок функціонував одночасно як центральний процесор і пам'ять суперкомп'ютера. Він отримував вхідні дані у вигляді електричних сигналів і виводив свої обчислення за допомогою нейронної активності, яку згодом розшифровував інструмент ШІ.

Навчаючись на звукових фрагментах групи людей, перетворених на електричні пристрої, Brainoware зрештою навчився вибирати «звуки» конкретних людей. В іншому тесті система успішно впоралася зі складною математичною задачею, яка є складною для ШІ.

Здатність системи навчатися походить від змін у нейронних мережевих зв’язках у міні-мозку, подібному до того, як наш мозок навчається щодня. Хоча це лише перший крок, Brainoware прокладає шлях до все більш складних гібридних біокомп’ютерів, які можуть знизити витрати на енергію та прискорити обчислення.

Установка також дозволяє нейробіологам глибше розгадати внутрішню роботу нашого мозку.

«У той час як інформатики намагаються створити кремнієві комп’ютери, схожі на мозок, нейробіологи намагаються зрозуміти обчислення культур клітин мозку», пише доктора Лена Смирнова, Брайан Каффо та Ерік С. Джонсон з Університету Джона Гопкінса, які не брали участі в дослідженні. Brainoware може запропонувати нове розуміння того, як ми навчаємося, як розвивається мозок, і навіть допомогти випробувати нові терапевтичні засоби, коли мозок слабшає.

Поворот у нейроморфних обчисленнях

З його 200 мільярдами нейронів, об’єднаних у сотні трильйонів з’єднань, людський мозок є, мабуть, найпотужнішим з відомих обчислювальних засобів.

Його налаштування за своєю суттю відрізняються від класичних комп’ютерів, які мають окремі блоки для обробки та зберігання даних. Кожне завдання вимагає комп’ютерного переміщення даних між двома, що значно збільшує час і енергію обчислення. Навпаки, обидві функції об’єднуються в одній фізичній точці мозку.

Ці структури, які називаються синапсами, з’єднують нейрони в мережі. Синапси навчаються, змінюючи рівень зв’язку з іншими, збільшуючи міцність зв’язку зі співавторами, які допомагають вирішувати проблеми та зберігають знання в одному місці.

Процес може здатися знайомим. Штучні нейронні мережі, підхід ШІ, який захопив світ штурмом, частково базуються на цих принципах. Але потрібна енергія зовсім інша. Мозок працює на 20 Вт, приблизно стільки, скільки потрібно для роботи маленького настільного вентилятора. Порівняльна штучна нейронна мережа споживає вісім мільйонів ват. Мозок також може легко вчитися на кількох прикладах, тоді як ШІ, як відомо, покладається на величезні набори даних.

Вчені спробували повторити властивості обробки мозку в апаратних чіпах. Створені з екзотичних компонентів, які змінюють властивості під впливом температури або електрики, ці нейроморфні чіпи поєднують обробку та зберігання в одному місці. Ці чіпи можуть покращувати комп’ютерний зір і розпізнавати мову. Але їх важко виготовити, і вони лише частково вловлюють внутрішню роботу мозку.

Замість того, щоб імітувати мозок за допомогою комп’ютерних мікросхем, чому б просто не використати його власні біологічні компоненти?

Розумний комп'ютер

Будьте певні, команда не підключила до електродів живі мізки. Замість цього вони звернулися до органоїдів мозку. Всього за два місяці міні-мозок, виготовлений зі стовбурових клітин людини, перетворився на ряд типів нейронів, які з’єднувалися один з одним в електрично активні мережі.

Команда обережно опустила кожен міні-мозок на схожий на штамп чіп, набитий крихітними електродами. Чіп може записувати сигнали клітин мозку з понад 1,000 каналів і закривати органоїди, використовуючи майже три десятки електродів одночасно. Це дає змогу точно контролювати стимуляцію та реєструвати активність міні-мозку. Використовуючи інструмент штучного інтелекту, абстрактні нейронні дані перетворюються на зрозумілі людині відповіді на звичайному комп’ютері.

Під час тесту на розпізнавання мовлення команда записала 240 аудіокліпів із розмовами 8 людей. Кожен кліп фіксує ізольовану голосну. Вони перетворили набір даних на унікальні шаблони електричної стимуляції та ввели їх у щойно вирощений міні-мозок. Лише за два дні система Brainoware змогла розрізнити різні динаміки з майже 80-відсотковою точністю.

Використовуючи популярний метод нейронауки, команда виявила, що електричні замикання «навчають» міні-мозок зміцнювати одні мережі, одночасно відрізаючи інші, припускаючи, що він змінив свої мережі, щоб полегшити навчання.

В іншому тесті Brainoware зіткнулися зі штучним інтелектом у складному математичному завданні, яке могло допомогти створити надійніші паролі. Незважаючи на те, що Brainoware дещо менш точний, ніж ШІ з короткочасною пам’яттю, він був набагато швидшим. Без нагляду людини він досягав майже сумісних результатів менш ніж за 10 відсотків часу, необхідного ШІ.

«Це перша демонстрація використання органоїдів мозку [для обчислень]», — автор дослідження доктор Фен Го сказав MIT Technology Review.

Комп'ютери-кіборги?

Нове дослідження є останнім у дослідженні гібридних біокомп’ютерів — суміші нейронів, ШІ та електроніки.

Повернутися в 2020, команда об’єднав штучні та біологічні нейрони в мережу, яка спілкувалася за допомогою хімічної речовини мозку дофаміну. Останнім часом, Майже мільйон нейронів, які лежали плазом у тарілці, навчилися грати у відеогру Pong за допомогою електричних зарядних пристроїв.

Brainoware є потенційним кроком вперед. Порівняно з ізольованими нейронами, органоїди краще імітують людський мозок і його складні нейронні мережі. Але вони не без недоліків. Подібно до алгоритмів глибокого навчання, внутрішні процеси міні-мозків незрозумілі, що ускладнює декодування «чорної скриньки» того, як вони обчислюють — і як довго вони зберігають спогади.

Крім того, є проблема «мокрої лабораторії». На відміну від комп’ютерного процесора, міні-мозок може витримувати лише вузький діапазон температур і рівнів кисню, водночас постійно піддаючись ризику хвороботворних мікробних інфекцій. Це означає, що їх потрібно ретельно вирощувати в живильному бульйоні за допомогою спеціального обладнання. Енергія, необхідна для підтримки цих культур, може компенсувати вигоди від гібридної обчислювальної системи.

Однак міні-мозки дедалі легше культивувати за допомогою менших і ефективніших систем, у тому числі з вбудованими функціями запису та перемикання. Складніше питання не стосується технічних проблем; скоріше мова йде про те, що є прийнятним при використанні людського мозку як обчислювального елемента. Штучний інтелект і нейронаука стрімко розширюють межі, і моделі штучного інтелекту мозку, ймовірно, стануть ще більш досконалими.

«Для спільноти надзвичайно важливо вивчити безліч нейроетичних проблем, які оточують біокомп’ютерні системи, що включають нервові тканини людини», — написали Смирнова, Каффо та Джонсон.

Зображення Фото: Органоїд мозку, що розвивається / Національний інститут алергії та інфекційних захворювань, NIH

Часова мітка:

Більше від Хаб сингулярності