人工知能（AI）の計算能力を高めるために、研究者らは、高度な機械学習と、研究室で培養されたさまざまな種類の脳組織から作られた人間の脳の洗練された3Dモデルを組み合わせました。
「ミニ脳」として知られるこれらの脳の小型モデルは、2013年からさまざまな形で存在してきました。しかし、AIを強化する手段として活用されたことはありませんでした。
科学者たちは、人工知能システムの一種である機械学習と脳のミニチュア3Dモデルを組み合わせました。（写真：ゲッティイメージズ）
新しい研究では、より従来的なコンピューターハードウェアを使用してオルガノイドに電気データを入力し、オルガノイドの活動をデコードして出力を生成するため、オルガノイドはコンピューティングプロセスの「中間層」としてのみ機能します。
このアプローチは脳の実際の構造や働きを模倣することはできないが、生物学の技術を借用して従来のコンピューターよりも強力でエネルギー効率の高いバイオコンピューターを作成するための第一歩となる可能性がある。
「バイオコンピューター」は、人間の脳がどのように機能し、アルツハイマー病やパーキンソン病などの神経変性疾患がどのように影響を受けるかについて、より深い洞察を提供することもできる可能性があります。
「本質的には、視覚や聴覚などの情報を電気刺激の空間的・時間的パターンにエンコードできる」と、研究の共著者でインディアナ大学ブルーミントン校の知能システム工学准教授、フェン・グオ氏は述べた。
つまり、有機物は電極からの電気のタイミングと空間分布に応じて異なる反応を示したのです。アルゴリズムは、その刺激に対する体の電気的反応を解釈することを学習しました。
研究者たちは、この独自のハードウェアを使用して、音声認識を伴うタスクと数学を伴うタスクの 2 種類のタスクを完了するためのハイブリッド アルゴリズムをトレーニングしました。
これまで、このコンピューターは数百の音声サンプルから日本語の母音を認識する際に約78%の精度を示していました。これは問題解決においてはかなり正確でしたが、従来の機械学習モデルに比べるとやや劣っていました。
この研究は、脳オルガノイドが AI に使用された初めての研究ですが、以前の研究では、同様の方法で研究室で培養されたより単純なタイプの神経組織が使用されていました。
バイオコンピューターを開発する利点の一つはエネルギー効率です。私たちの脳は、今日の高度なコンピューティングシステムよりもはるかに少ないエネルギーしか消費しないからです。しかし、スミルノワ氏は、このような技術が一般的なバイオコンピューターの開発に利用できるようになるまでには、まだ数十年かかる可能性があると述べています。
オルガノイドでは人間の脳を完全に再現することはできないが、スミルノワ氏はこの技術が科学者らがアルツハイマー病などの疾患を含め、脳の働きをより深く理解するのに役立つことを期待している。
（出典：ティエン・フォン/ライブサイエンス）
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