Чтобы повысить вычислительную мощность искусственного интеллекта (ИИ), исследователи объединили передовые технологии машинного обучения со сложными трехмерными моделями человеческого мозга, созданными из различных типов мозговой ткани, выращенных в лабораторных условиях.
Эти миниатюрные модели мозга, известные как «мини-мозги», существуют в различных формах с 2013 года. Но они никогда не использовались как способ усовершенствования ИИ.
Ученые объединили машинное обучение, тип системы искусственного интеллекта, с миниатюрной 3D-моделью мозга. (Фото: Getty Images)
В новом исследовании используется более традиционное компьютерное оборудование для ввода электрических данных в органоид, а затем декодирования активности органоида для получения выходных данных — таким образом, органоид служит лишь «средним слоем» вычислительного процесса.
Хотя этот подход не может имитировать реальную структуру мозга или принципы его работы, он может стать первым шагом на пути к созданию биокомпьютеров, которые заимствуют приемы из биологии, чтобы сделать их более мощными и энергоэффективными, чем традиционные компьютеры.
«Биокомпьютеры» также могли бы обеспечить более глубокое понимание того, как работает человеческий мозг и как на него влияют нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Альцгеймера и Паркинсона.
«Мы можем по сути кодировать информацию — например, визуальную или звуковую — в пространственно-временной паттерн электрической стимуляции», — сказал соавтор исследования Фэн Го, доцент кафедры интеллектуальных систем в Индианском университете в Блумингтоне.
Другими словами, органическая материя реагировала по-разному в зависимости от времени и пространственного распределения электричества от электродов. Алгоритм научился интерпретировать электрические реакции организма на эту стимуляцию.
Используя это уникальное оборудование, исследователи обучили свой гибридный алгоритм выполнению двух типов задач: одна из них связана с распознаванием речи, а другая — с математикой.
Ранее компьютер показал около 78% точности в распознавании японских гласных из сотен аудиообразцов. И он был достаточно точен в решении задачи, но немного хуже традиционных моделей машинного обучения.
Это исследование стало первым случаем использования мозгового органоида в системах искусственного интеллекта, однако в предыдущих исследованиях использовались более простые типы нервной ткани, выращенные в лабораторных условиях аналогичным образом.
Одним из преимуществ создания биокомпьютера является энергоэффективность, поскольку наш мозг использует гораздо меньше энергии, чем современные передовые вычислительные системы. Но Смирнова говорит, что могут пройти десятилетия, прежде чем подобная технология сможет быть использована для создания общего биокомпьютера.
Хотя органоиды не могут полностью воссоздать человеческий мозг, Смирнова надеется, что эта технология поможет ученым лучше понять, как работает мозг, в том числе при таких заболеваниях, как болезнь Альцгеймера.
(Источник: Тьен Фонг/Live Science)
Источник
Комментарий (0)