[ad_1]
Исследователи из Индианского университета (США) вырастили из стволовых клеток человека крошечный органоид, похожий на мозг, подключили его к компьютеру и использовали в качестве органического чипа машинного обучения, показав, что он может быстро распознавать речь и делать математические прогнозы. Свою систему, использующую шар самоорганизующихся живых клеток человеческого мозга, закрепленный на электродном чипе, они назвали Brainoware.
Позволив стволовым клеткам самоорганизовываться в трехмерную структуру, исследователи предположили, что полученный органоид может быть значительно умнее, а нейроны могут демонстрировать большую «сложность, связность, нейропластичность и нейрогенез», если им позволят устроиться так, как они это обычно делают.
Искусственный мозговой шар диаметром менее нанометра установили на чип, который способен отправлять электрические сигналы в органоид и считывать исходящие от него сигналы, возникающие из-за нервной активности. Затем они поместили этот чип нейронного машинного обучения в структуру резервуарных вычислений и запустили несколько обучающих тестов.
Ученые сосредоточились на двух областях: во-первых, распознавании речи. Около 240 аудиозаписей говорящих по-японски мужчин были загружены в чип Brainoware после преобразования в электрические сигналы. Системе поставили задачу определить один конкретный голос. Примечательно, что в нулевой день органоид смог различить одного их восьми говорящих — всего лишь по одному гласному звуку — с точностью примерно 51%. Двумя днями позже этот показатель вырос до 78%.
Затем исследователи перешли к математике и заставили чип Brainoware предсказать отображение Эно — дискретной динамической системы, проявляющей хаотическое поведение. В этой задаче киборг-компьютер такэе значительно улучшил свои математические прогнозы за два дня.
Более того, нейронная пластичность человеческого мозга, его способность выращивать новую нервную ткань и расширять существующие соединительные каналы предоставили мозговому шару возможность учиться на шумных потоках данных низкого качества с минимальными затратами времени и энергии. Так, по сравнению с искусственными нейросетями, время обучения сократилось более чем на 90% при небольшом снижении точности результата.
Команда пришла к выводу, что подобные трехмерные органоиды человеческого мозга могут работать как новый класс аппаратного обеспечения для машинного обучения, естественным образом решая проблемы времени, энергопотребления и производства тепла. Однако ученые отметили, что, хотя органоидные чипы потребляют очень мало энергии во время работы, системы их жизнеобеспечения съедают часть этой экономии.
Напомним, Cortical Labs в 2022 году вырастила свыше 800 тыс. клеток мозга, поместила на кремниевую подложку и научила полученный компьютер DishBrain играть в понг.
Изображения: Unsplash (шапка); Indiana University
[ad_2]
Источник
