Биоинженер Фэн Го и его команда из Университета Индианы в Блумингтоне объединили компьютерные нейронные сети и клетки мозга. Их исследование показало, что кластеры выращенных в лаборатории нейронов могут распознавать речь и решать математические задачи.
Исследователи вырастили специализированные стволовые клетки и превратили их в нейроны - основные строительные блоки мозга. Подключив эти нейроны к компьютеру с помощью электродов, они использовали алгоритмы машинного обучения для расшифровки ответов органоида, который они назвали Brainoware.
Одной из удивительных возможностей Brainoware стало различение голосов испытуемых на основе их произношения гласных. Система достигла точности в 78%. Кроме того, Brainoware успешно предсказала карту Хеннона, математическую конструкцию в области хаотической динамики, с большей точностью, чем искусственные сети.
Органоиды мозга представляют собой своего рода "мини-мозги", и исследователи заинтересованы в их потенциале для биокомпьютеров в будущем. Одним из ключевых преимуществ биокомпьютеров является их энергоэффективность. В настоящее время искусственные нейронные сети потребляют миллионы ватт энергии в день, в то время как для работы человеческого мозга требуется всего около 20 Вт.
Го называет Brainoware "мостом между ИИ и органоидами" и говорит, что это только начало. Он видит потенциал использования биологических нейронных сетей внутри органоидов для выполнения сложных вычислений. Это исследование лишь доказывает, что такая возможность существует, и открывает новые горизонты для будущих исследований в этой области.
Источник:
Хунвэй Цай и др., Вычисления резервуаров органоидов мозга для искусственного интеллекта (Hongwei Cai et al, Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence), Nature Electronics (2023). DOI: 10.1038/s41928-023-01069-w
-------------------------------------
Вы можете поддержать проект подпиской на канал, реакциями и комментариями, а также подписавшись на наши страницы на других площадках и на сервисе поддержки авторов Бусти. Ссылки найдёте в описании канала. Заранее спасибо!
