Pentru a spori puterea de calcul a inteligenței artificiale (AI), cercetătorii au combinat învățarea automată uzuală cu un model 3D sofisticat al creierului uman, format din diferite tipuri de țesut cerebral crescut în laborator.
Aceste modele miniaturale ale creierului, cunoscute ca organoizi cerebrali sau „minicreier,” au existat sub diferite forme din 2013. Dar nu au fost niciodată valorificate ca o modalitate de a spori AI.
Noua cercetare folosește hardware de calcul mai tradițional pentru a introduce date electrice în organoid și apoi pentru a descifra activitatea organoidului pentru a produce o ieșire – astfel încât organoidul servește doar ca „stratul mijlociu” al procesului de calcul.
Deși metoda este departe de a mima fie adevărata structură a creierului, fie modul în care funcționează, ea poate oferi un pas timpuriu către crearea de biocalculatoare, care ar împrumuta trucuri de la biologie pentru a le face mai puternice și mai eficiente din punct de vedere energetic decât computerele tradiționale. De asemenea, ar putea conduce la o mai bună înțelegere a modului în care funcționează creierul uman și a modului în care este afectat de afecțiunile neurodegenerative, cum ar fi Alzheimer și boala Parkinson.
Pentru noul studiu, publicat luni (11 decembrie) în jurnal Electronica naturii, cercetătorii au folosit o tehnică numită reservoir computing; în acest context, organoidul servește drept „rezervor”. Într-un astfel de sistem, rezervorul stochează informații și reacționează la informațiile care sunt introduse. Un algoritm învață să recunoască modificările declanșate în rezervor de diferite intrări și apoi traduce aceste modificări ca ieșiri ale sale.
Folosind acest cadru, cercetătorii au conectat organoidul creierului în acest sistem, furnizându-i intrări electrice furnizate prin electrozi.
„Practic, putem codifica informațiile – ceva ca o imagine sau o informație audio – în modelul temporal-spațial al stimulării electrice”, a spus coautorul studiului. Feng Guoprofesor asociat de inginerie a sistemelor inteligente la Universitatea Indiana Bloomington.
Cu alte cuvinte, organoidul răspunde diferit în funcție de sincronizarea și distribuția spațială a electricității de la electrozi. Algoritmul a învățat să interpreteze răspunsurile electrice ale organoidului la acea stimulare.
Deși organoidul creierului este mult mai simplu decât un creier real – este în esență o sferă mică de celule cerebrale – are o anumită capacitate de a se adapta și de a schimba ca răspuns la stimulare. Răspunsul diferitelor tipuri de celule ale creierului, al celulelor aflate în diferite stadii de dezvoltare și al structurilor asemănătoare creierului din organoid oferă un analog aproximativ cu modul în care creierul nostru se schimbă ca răspuns la semnalele electrice. Astfel de schimbări în creier alimentează capacitatea noastră de a învăța.
Folosind acest hardware neconvențional, cercetătorii și-au antrenat algoritmul hibrid pentru a îndeplini două tipuri de sarcini: una legată de recunoașterea vorbirii și alta de matematică. În primul, computerul a arătat o precizie de aproximativ 78% la recunoașterea sunetelor vocale japoneze din sute de mostre audio. Și a fost destul de precis în rezolvarea sarcinii de matematică, dar puțin mai puțin decât tipurile tradiționale de învățare automată.
Cercetarea marchează prima dată când un organoid cerebral a fost utilizat cu IA, dar studiile anterioare au folosit tipuri mai simple de țesut neuronal crescut în laborator într-un mod similar. De exemplu, oamenii de știință au țesut cerebral împletit cu o formă de învățare prin întărire, un tip de învățare automată care ar putea avea mai multe asemănări cu modul în care oamenii și alte animale învață decât calculul prin rezervor.
Cercetările viitoare ar putea încerca să combine organoizii creierului cu învățarea de întărire, a spus Lena Smirnovaprofesor asistent de sănătatea mediului și inginerie la Universitatea Johns Hopkins care a fost coautor al unui comentariu despre noul studiu.
Unul dintre avantajele creării biocalculatoarelor ar fi eficiența energetică, de la noi creierul folosește mult mai puțină energie decât sistemele de calcul avansate de astăzi. Dar Smirnova a spus că ar putea trece decenii până când o astfel de tehnologie ar putea fi folosită pentru a crea un biocomputer de uz general.
Deși organoizii nu sunt aproape de a reproduce creierul uman, Smirnova speră că tehnologia va oferi oamenilor de știință o mai bună înțelegere a modului în care funcționează creierul, inclusiv în boli precum Alzheimer. Replicarea atât a structurii creierului (cu organoizi) cât și a funcției (cu calcul) ar putea permite cercetătorilor să înțeleagă mai bine modul în care structura creierului este legată de învățare și cunoaștere, de exemplu.
Ca și în cazul organoizilor în general, aceste sisteme de calcul ar putea sperăm să ajute la înlocuirea testelor de droguri la animale, a adăugat Smirnova, care atât ridică probleme de etică și nu dă întotdeauna rezultate utile, deoarece animalele diferă atât de mult de oameni. Încorporarea organoidelor derivate din țesutul creierului uman în testarea medicamentelor ar putea ajuta la reducerea acestui decalaj.
Te-ai întrebat vreodată de ce unii oameni își construiesc mușchi mai ușor decât alții sau de ce ies pistruii la soare? Trimite-ne întrebările tale despre cum funcționează corpul uman community@livescience.com cu subiectul „Health Desk Q” și este posibil să vedeți răspunsul la întrebarea dvs. pe site!