[Перевод] Учёные собрали рабочий компьютер с использованием мозговой ткани

Один из органоидов в эксперименте. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Один из органоидов в эксперименте. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Не существует компьютера, даже отдалённо похожего на человеческий мозг по мощности и сложности. Комочки ткани, расположенные в нашем черепе, способны обрабатывать информацию в таких объёмах и с такой скоростью, что вычислительная техника едва может к этому приблизиться.

Ключом к успеху мозга является эффективность нейрона как процессора и устройства памяти, в отличие от физически разделённых блоков в большинстве современных вычислительных устройств.

Было много попыток сделать вычислительные системы более похожими на мозг, но новая попытка делает ещё один шаг вперёд — интегрирует настоящую, реальную ткань человеческого мозга в электронику.

Это называется Brainoware, и это работает. Команда под руководством инженера Фенга Гуо из Университета Индианы в Блумингтоне ставила ему такие задачи, как распознавание речи и решение нелинейных уравнений.

Точность оказалась чуть ниже, чем у чисто аппаратного компьютера, работающего на искусственном интеллекте, но исследование демонстрирует первый важный шаг в создании новой разновидности компьютерной архитектуры.

Однако, хотя Го и его коллеги следовали этическим нормам при разработке Brainoware, несколько исследователей из Университета Джонса Хопкинса в соответствующем комментарии Nature Electronics отмечают, что важно помнить об этических соображениях при дальнейшем развитии этой технологии.

Лена Смирнова, Брайан Каффо и Эрик К. Джонсон, не принимавшие участия в исследовании, предупреждают: «По мере совершенствования этих органоидных систем сообществу крайне важно изучить огромное количество нейроэтических вопросов, связанных с биокомпьютерными системами, использующими человеческую нервную ткань».

Схема, иллюстрирующая работу Brainoware. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Схема, иллюстрирующая работу Brainoware. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Человеческий мозг просто поражает воображение. Он содержит в среднем 86 миллиардов нейронов и до квадриллиона синапсов. Каждый нейрон связан с 10 000 других нейронов, которые постоянно работают и общаются друг с другом.

В 2013 году компьютер K Computer компании Riken — на тот момент один из самых мощных суперкомпьютеров в мире — предпринял попытку имитировать работу мозга. Компьютеру с 82 944 процессорами и петабайтом оперативной памяти потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду активности 1,73 миллиарда нейронов, соединённых 10,4 триллионами синапсов — всего лишь от одного до двух процентов мозга.

В последние годы учёные и инженеры пытаются приблизиться к возможностям мозга, разрабатывая аппаратное обеспечение и алгоритмы, имитирующие его структуру и принцип работы. Эта технология, известная как нейроморфные вычисления, совершенствуется, но она энергоёмкая, а обучение искусственных нейронных сетей занимает много времени.

Слева направо, вверху: Органоиды человеческого мозга в возрасте 7 дней, 14 дней, 28 дней и нескольких месяцев; внизу, слева направо: 1 месяц, 2 месяца, 3 месяца. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Слева направо, вверху: Органоиды человеческого мозга в возрасте 7 дней, 14 дней, 28 дней и нескольких месяцев; внизу, слева направо: 1 месяц, 2 месяца, 3 месяца. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Гуо и его коллеги искали другой подход, используя настоящую ткань человеческого мозга, выращенную в лаборатории. Человеческие плюрипотентные стволовые клетки удалось заставить развиться в различные типы клеток мозга, которые организовались в трёхмерные мини-мозги, называемые органоидами, со всеми связями и структурами.

Это не настоящие мозги, а просто структуры тканей, не имеющие ничего похожего на мысли, эмоции или сознание. С их помощью можно изучать развитие и работу мозга, не прибегая к помощи настоящего человека.

Brainoware состоит из органоидов мозга, соединённых с массивом микроэлектродов высокой плотности, с помощью искусственной нейронной сети, известной как резервуарные вычисления. Электрическая стимуляция переносит информацию в органоид — резервуар, в котором эта информация обрабатывается, прежде чем Brainoware выдаёт свои вычисления в виде нейронной активности.

Для входного и выходного слоёв используется обычное компьютерное оборудование. Эти слои нужно было обучить работать с органоидом, причём выходной слой считывает нейронные данные и делает классификации или предсказания на основе входных данных.

Чтобы продемонстрировать работу системы, исследователи предоставили Brainoware 240 аудиоклипов с записями восьми мужчин, произносящих японские гласные звуки, и попросили её идентифицировать голос одного конкретного человека.

Они начали с простого органоида; после двухдневного обучения Brainoware смогла определить говорящего с 78-процентной точностью.

Пример одного из органоидов и его сканированная нейронная активность. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Пример одного из органоидов и его сканированная нейронная активность. (Cai et al., Nat. Electron., 2023)

Они также попросили Brainoware предсказать отображение Эно — динамическую систему, демонстрирующую хаотическое поведение. Они оставили её обучаться без присмотра на четыре дня — каждый день представлял собой один этап обучения — и обнаружили, что она способна предсказать карту с большей точностью, чем искусственная нейронная сеть без блока долговременной памяти.

Brainoware оказалась чуть менее точной, чем искусственные нейронные сети с блоком долговременной кратковременной памяти, но эти сети прошли по 50 эпох обучения. Brainoware достигла почти таких же результатов менее чем за 10 процентов времени обучения.

«Благодаря высокой пластичности и адаптивности органоидов, Brainoware может гибко изменяться и реорганизовываться в ответ на электрическую стимуляцию, что подчёркивает его способность к адаптивным вычислениям», — пишут исследователи.

У проекта есть и существенные ограничения, включая проблему поддержания органоидов в живом и здоровом состоянии, а также уровень энергопотребления периферийного оборудования. Но, учитывая этические соображения, Brainoware имеет значение не только для вычислений, но и для понимания тайн человеческого мозга.

«Возможно, пройдут десятилетия, прежде чем будут созданы биокомпьютерные системы общего назначения, но это исследование, вероятно, позволит получить фундаментальные сведения о механизмах обучения, нейронного развития и когнитивных последствиях нейродегенеративных заболеваний», — пишут Смирнова, Каффо и Джонсон. «Оно также может помочь в разработке доклинических моделей когнитивных нарушений для тестирования новых терапевтических средств».

© Habrahabr.ru