Нейроморфные системы — это вычислительные архитектуры, созданные по принципу биологического вдохновения и повторяющие структуру и функции нейронных сетей человеческого мозга. Эти системы используют принципы нейробиологии для создания высокоэффективных и адаптируемых вычислительных платформ.
Интеграция нейронных сетей и физических систем для создания новых устройств и материалов рассматривается в рамках создания программно-аппаратных комплексов. Они объединяют технические устройства (сенсоры, процессоры) и соответствующее программное обеспечение, реализующее выполнение специальных алгоритмов.
Примеры применения нейроморфных систем:
- управление быстроразвивающимися процессами (удержание плазмы в токамаке, управление движением БПЛА);
- визуальная вибродиагностика оборудования (измерение вибраций без использования физических датчиков);
- детектирование большого количества объектов одновременно, энергоэффективного детектирования редких событий, детектирования быстродвижущихся объектов;
- устойчивость к шумам, что даёт возможность использования таких систем в экстремальных условиях (например, в радиации либо при низких температурах).
Преимущества нейроморфных систем:
- в тысячи раз лучшее энергопотребление по сравнению с классическими решениями на CPU и GPU;
- возможность адаптации и обучения на основе получаемых данных.
Биологическая нейронная сеть
Биологическая нейронная сеть - это совокупность взаимосвязанных нейронов, которые работают вместе для обработки и передачи информации по всему организму.
Человеческий мозг - это пример биологической нейронной сети!
Эти сети очень сложны и могут выполнять широкий спектр задач, от простых рефлексов до сложных когнитивных процессов, таких как принятие решений и обработка речи.
Напротив, искусственные нейронные сети (ANNS) представляют собой вычислительные модели, основанные на структуре и функциях биологических нейронных сетей.
ИНС состоят из большого количества взаимосвязанных процессорных блоков, называемых нейронами, которые организованы в слои. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов и применяет к входным данным нелинейную функцию. Генерирует выходной сигнал, отправляемый другим нейронам на следующем уровне. Связи между нейронами обычно становятся взвешенными. Позволяет сети учиться на примерах и соответствующим образом корректировать свое поведение.
Проблемы, которые необходимо преодолеть при разработке нейроморфных систем: построение и обучение, масштабирование, интеграция с существующей программной инфраструктурой.
Перспективы развития нейроморфных систем: по мере развития они могут привести к новой эре искусственного интеллекта, который не только достигнет большей эффективности, но и продемонстрирует когнитивные способности, более схожие с человеческим интеллектом.
В 1970-х и 1980-х годах исследователи начали использовать компьютеры для моделирования биологических нейронных сетей и изучения их поведения. Одним из ключевых прорывов за это время стала разработка алгоритма обратного распространения, который позволил искусственным нейронным сетям учиться на опыте и соответствующим образом корректировать свое поведение.
Сегодня исследования биологических нейронных сетей продолжают быстро развиваться, чему способствуют достижения в таких технологиях, как ФМРТ и оптогенетика. Это исследование помогает пролить новый свет на то, как работает мозг, а также стимулирует разработку более совершенных искусственных нейронных сетей.
ФМРТ расшифровывается как функциональная магнитно-резонансная томография.
Это неинвазивный метод визуализации, который позволяет ученым и клиницистам изучать активность мозга путем измерения изменений кровотока в ответ на различные задачи или стимулы.
ФМРТ работает с использованием сильных магнитных полей и радиоволн для измерения изменений уровня кислорода в крови в различных частях мозга. Когда определенная область мозга становится активной, ей требуется больше кислорода и глюкозы для удовлетворения повышенных метаболических потребностей нейронов в этой области. В результате увеличивается приток крови к этой области, доставляя больше насыщенной кислородом крови и удаляя дезоксигенированную кровь. Эти изменения в кровотоке могут быть обнаружены с помощью МРТ-сканера. В результате используется для создания карты мозговой активности.
Одним из ключевых преимуществ ФМРТ является то, что она позволяет исследователям изучать активность мозга в режиме реального времени, пока испытуемые выполняют различные задачи или испытывают различные стимулы. Это может дать представление о нейронных механизмах, лежащих в основе сложных когнитивных процессов, таких как внимание, память, эмоции и принятие решений.
Оптогенетика - это передовой метод, который сочетает в себе генную инженерию и оптику для управления определенными клетками в живых тканях, такими как нейроны головного мозга.
Она включает в себя использование светочувствительных белков, называемых опсинами, которые экспрессируются в клетках-мишенях с помощью генетических манипуляций. Эти опсины могут активироваться или ингибироваться различными длинами волн света, что позволяет исследователям выборочно включать или выключать их с помощью волоконно-оптических кабелей или других источников света.
В контексте нейробиологии оптогенетика начинает использоваться для изучения функции нейронных цепей. И взаимосвязи между определенными группами нейронов и поведением. Кроме того, используя оптогенетику для активации или ингибирования определенных нейронов в мозге, исследователи могут наблюдать, как это влияет на поведение и когнитивные функции. Например, они могут изучать роль определенных нейронов или нейронных цепей в таких процессах, как обучение и память, принятие решений или восприятие.
Оптогенетика имеет ряд преимуществ перед другими методами манипулирования нейронами.
Например, электрическая стимуляция или химические манипуляции. Это высокоселективный метод, означающий, что исследователи могут нацеливаться на конкретные клетки или цепи с высокой степенью точности. Она также обратима, позволяя исследователям включать или выключать клетки контролируемым образом с течением времени. Кроме того, поскольку она использует свет, оптогенетику можно использовать для манипулирования клетками неинвазивным способом, что делает ее идеальной для использования на моделях животных и, возможно, даже на людях в будущем.
Оптогенетика имеет широкий спектр потенциальных применений, как в неврологии, так и в других областях, таких как медицина и биотехнология. Например, ее можно было бы использовать для разработки новых методов лечения неврологических и психических расстройств, позволяя исследователям избирательно стимулировать или подавлять определенные области или цепи мозга. Ее также можно было бы использовать для конструирования клеток в терапевтических целях, таких как создание клеток, продуцирующих инсулин, для лечения диабета.
