脳細胞の小さな球が電極の配列の上に置かれ、活動的にうなり声を上げています。 XNUMX 日間、電気ザップのパターンを受信し、それぞれの刺激が XNUMX 人の音声の特徴をエンコードします。 XNUMX日目までに、話者を区別できるようになります。
Brainoware と呼ばれるこのシステムは、3D 脳オルガノイド、つまり「ミニ脳」を活用することで、バイオコンピューティングの水準を引き上げます。 これらのモデルは通常ヒト幹細胞から成長し、神経ネットワークを形成するさまざまなニューロンに急速に拡張します。
生物学的対応物と同様に、ブロブは電気活動でスパークし、情報を学習、保存、処理する可能性があることを示唆しています。 科学者たちは、脳からインスピレーションを得たコンピューティングの有望なハードウェア コンポーネントとして、それらを長い間注目してきました。
今週、 チーム インディアナ大学ブルーミントン校では Brainoware を使用して理論を現実にしました。 彼らは、皮質（高度な認知機能をサポートする脳の最外層）に似た脳オルガノイドを、電極が密に詰め込まれたウエハー状のチップに接続した。
ミニ頭脳は、スーパーコンピューターの中央処理装置と記憶装置の両方のように機能しました。 電気ザップの形で入力を受け取り、ニューラル活動を通じて計算を出力し、その後 AI ツールによってデコードされました。
電気ザップに変換された大勢の人々からのサウンドバイトについてトレーニングを受けると、Brainoware は最終的に特定の人々の「音」を聞き出すことを学びました。 別のテストでは、システムは AI にとって困難な複雑な数学問題に取り組むことに成功しました。
このシステムの学習能力は、ミニ脳内のニューラル ネットワーク接続の変化によって生じました。これは、私たちの脳が毎日学習する仕組みと似ています。 Brainoware は最初のステップにすぎませんが、エネルギーコストを削減し、計算を高速化できる、ますます洗練されたハイブリッド バイオコンピューターへの道を切り開きます。
この設定により、神経科学者は脳の内部の仕組みをさらに解明することもできます。
「コンピューター科学者が脳のようなシリコンコンピューターを構築しようとしている一方で、神経科学者は脳細胞培養の計算を理解しようとしている。」 書いた 博士たち。 ジョンズ・ホプキンス大学のレナ・スミルノバ氏、ブライアン・カフォ氏、エリック・C・ジョンソン氏らはこの研究には関与していない。 Brainoware は、私たちがどのように学習し、どのように脳が発達するかについて新たな洞察を提供し、脳が衰えた場合の新しい治療法のテストにも役立つ可能性があります。
ニューロモーフィック コンピューティングのひねり
200 億のニューロンが数百兆の接続にネットワーク化されている人間の脳は、おそらく知られている中で最も強力なコンピューティング ハードウェアです。
そのセットアップは、データ処理とストレージ用に個別のユニットを備えた従来のコンピューターとは本質的に異なります。 各タスクでは、コンピュータが XNUMX つのタスク間でデータをやり取りする必要があるため、計算時間とエネルギーが大幅に増加します。 対照的に、両方の機能は脳内の物理的な同じ場所で統合されます。
シナプスと呼ばれるこれらの構造は、ニューロンをネットワークに接続します。 シナプスは、他者とのつながりの強さを変えることによって学習します。つまり、問題解決に役立つ協力者とのつながりの強さを高め、知識を同じ場所に保存します。
このプロセスはよく知られているように聞こえるかもしれません。 世界を席巻している AI アプローチである人工ニューラル ネットワークは、大まかにこれらの原則に基づいています。 しかし、必要なエネルギーは大きく異なります。 脳は 20 ワットで動作します。これは、小型の卓上ファンを動作させるのに必要な電力とほぼ同じです。 比較用の人工ニューラル ネットワークは XNUMX万ワット。 AI が膨大なデータセットに依存していることで悪名高いのに対し、脳は少数の例から簡単に学習することもできます。
科学者たちは、脳の処理特性をハードウェアチップで再現しようと試みてきました。 これらのニューロモーフィック チップは、温度や電気によって特性が変化する珍しいコンポーネントから構築されており、同じ場所内で処理と保存を組み合わせています。 これらのチップはコンピュータ ビジョンを強化し、音声を認識できます。 しかし、それらは製造が難しく、脳の内部の仕組みを部分的にしか捕捉できません。
コンピューターチップで脳を模倣する代わりに、脳自体の生物学的コンポーネントを使用してはどうでしょうか?
賢いコンピューター
安心してください、研究チームは生きた脳を電極に接続したわけではありません。 代わりに、彼らは脳オルガノイドに目を向けました。 ヒト幹細胞から作られたミニ脳は、わずか XNUMX か月で、電気的に活性なネットワークで相互に接続するさまざまな種類のニューロンに発達しました。
研究チームは、小さな電極がぎっしり詰まったスタンプのようなチップ上に、それぞれのミニ脳を慎重に落とした。 このチップは、1,000以上のチャネルからの脳細胞の信号を記録し、同時にXNUMX個近くの電極を使用してオルガノイドをザッピングすることができる。 これにより、刺激を正確に制御し、ミニ脳の活動を記録することが可能になります。 AI ツールを使用すると、抽象的なニューラル出力が通常のコンピューター上で人間に優しい応答に変換されます。
音声認識テストで、チームは 240 人が話している音声クリップ 8 個を録音しました。 各クリップは孤立した母音をキャプチャします。 彼らはデータセットを電気刺激の独自のパターンに変換し、これらを新たに成長したミニ脳に供給しました。 Brainoware システムは、わずか 80 日で、異なる話者を XNUMX% 近くの精度で区別することができました。
研究チームは、一般的な神経科学の手法を用いて、電気ザップがミニ脳を「訓練」して、一部のネットワークを強化し、他のネットワークを剪定することを発見した。これは、ミニ脳が学習を促進するためにネットワークを再配線したことを示唆している。
別のテストでは、Brainoware は、より強力なパスワードを生成するのに役立つ可能性のある難しい数学タスクで AI と対戦しました。 短期記憶を持つ AI よりも精度はわずかに劣りますが、Brainoware ははるかに高速でした。 人間の監視なしでは、AI にかかった時間の 10% 未満でほぼ互換性のある結果に達しました。
「これは、脳オルガノイドを[コンピューティングに]使用する最初の実証です」と研究著者のFeng Guo博士は述べています。 言われ MITテクノロジーレビュー.
サイボーグコンピューター？
この新しい研究は、ニューロン、AI、エレクトロニクスを組み合わせたハイブリッド バイオコンピューターを研究する最新のものです。
背中2020において、 チーム 脳内化学物質ドーパミンを使用して通信するネットワーク内で人工ニューロンと生物学的ニューロンを統合しました。 最近になって、 皿の中に平らに横たわったほぼXNUMX万個のニューロンが、電気ザップからビデオゲーム「ポン」の遊び方を学んだ。
Brainoware は潜在的なステップアップです。 孤立したニューロンと比較して、オルガノイドは人間の脳とその洗練された神経ネットワークをよりよく模倣します。 しかし、彼らに欠点がないわけではありません。 ディープラーニングアルゴリズムと同様に、ミニブレインの内部プロセスは不明瞭であり、その計算方法や記憶を保持する期間などの「ブラックボックス」を解読することが困難です。
次に「ウェットラボ」問題があります。 コンピュータプロセッサとは異なり、ミニブレインは狭い範囲の温度と酸素レベルにしか耐えられず、常に病気の原因となる微生物感染の危険にさらされています。 これは、特別な装置を使用して、栄養のあるブロス内で注意深く栽培する必要があることを意味します。 これらの文化を維持するために必要なエネルギーは、ハイブリッド コンピューティング システムからの利益を相殺する可能性があります。
しかし、記録機能やザッピング機能が組み込まれたシステムなど、より小型で効率的なシステムを使用すると、ミニ脳の培養がますます容易になります。 より難しい質問は、技術的な課題に関するものではありません。 むしろ、人間の脳をコンピューティング要素として使用する場合に何が許容されるかについてです。 AI と神経科学は急速に限界を押し広げており、脳 AI モデルはさらに洗練される可能性があります。
「人間の神経組織を組み込んだバイオコンピューティング システムを取り巻く無数の神経倫理的問題を調査することは、コミュニティにとって非常に重要です」とスミルノバ氏、カッフォ氏、ジョンソン氏は書いている。
画像のクレジット： 発達中の脳オルガノイド / 国立アレルギー感染症研究所、NIH
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://singularityhub.com/2023/12/14/a-ball-of-brain-cells-on-a-chip-can-learn-simple-speech-recognition-and-math/
