Исследователи объединили электронику с органоидом из клеток человеческого мозга.
Исследователи из Университета Индианы разработали систему искусственного интеллекта Brainoware, которая использует в качестве основы органоид из клеток человеческого мозга. В серии экспериментов биокомпьютерная система научилась распознавать голос человека на основе серии коротких аудиозаписей.
Исследователи вырастили из стволовых клеток небольшой органоид мозга диаметром менее нанометра и установили его на многоэлектродную матрицу высокой плотности. Кремниевая подложка — это чип, который способен отправлять электрические сигналы в органоид и считывать сигналы, возникающие между нейронами в процессе нервной активности.
Органоид включили в систему ИИ, работающего по принципам резервуарных вычислений. Живые нейроны служили динамическим физическим слоем резервуара, способным захватывать и запоминать информацию на основе последовательности входных данных. Для входного и выходного слоев ученые использовали обычное компьютерное оборудование.
Исследователи протестировали работу системы на задаче по распознаванию речи. Они отправили в органоид 240 аудиозаписей восьми человек, произносящих японские гласные звуки. Данные были загружены в чип в виде преобразованных электрических сигналов. Исследователи использовали подход неконтролируемого обучения или обучения без учителя. Система обучалась выявлять закономерности и скрытые взаимосвязи на наборах неразмеченных данных без контроля со стороны пользователя.
В начале эксперимента органоид смог различить – всего лишь по одному гласному звуку – какой из восьми разных людей говорил, с точностью примерно 51%. Двумя днями позже этот показатель вырос до 78%. Brainoware также использовали для предсказания отображения Энона — нелинейной динамической системы. По сравнению с искусственными нейросетями биокомпьютерная система показала несколько меньшую точность, но более высокую скорость обучения.
Нейропластичность мозга, способность выращивать новую нервную ткань и расширять существующие соединения обеспечивает ему возможность учиться на шумных потоках данных низкого качества с минимальными затратами на обучение и энергию, отмечают исследователи. Они полагают, что в будущем энергоэффективные и быстродействующие биокомпьютерные комплексы смогут заменить искусственный ИИ. И это исследование один из первых шагов на пути к таким системам.
По информации https://hightech.fm/2023/12/12/hybrid-organoid-computing
Обозрение "Terra & Comp".
