작은 뇌세포 덩어리가 일련의 전극 위에 놓여 활동하면서 윙윙거립니다. 이틀 동안 전기 충격 패턴을 받았는데, 각 자극은 XNUMX명의 언어 특성을 암호화합니다. XNUMX일째에는 화자를 구별할 수 있습니다.

Brainoware라고 불리는 이 시스템은 3D 뇌 유기체 또는 "미니 두뇌"를 활용하여 바이오컴퓨팅의 기준을 높입니다. 일반적으로 인간 줄기 세포에서 성장한 이러한 모델은 신경 네트워크로 짜여진 다양한 뉴런으로 빠르게 확장됩니다.

생물학적 대응물과 마찬가지로 얼룩도 전기적 활동으로 불꽃을 일으키며 정보를 학습하고 저장하고 처리할 수 있는 잠재력이 있음을 시사합니다. 과학자들은 오랫동안 이를 뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅을 위한 유망한 하드웨어 구성 요소로 주목해 왔습니다.

이번 주, 팀 Indiana University Bloomington은 Brainoware를 통해 이론을 현실로 바꾸었습니다. 그들은 더 높은 인지 기능을 지원하는 뇌의 가장 바깥층인 피질과 유사한 뇌 유기체를 전극으로 조밀하게 포장된 웨이퍼 같은 칩에 연결했습니다.

미니브레인은 슈퍼컴퓨터의 중앙처리장치이자 메모리 저장장치 역할을 동시에 수행한다. 전기적 신호의 형태로 입력을 받고 신경 활동을 통해 계산을 출력한 후 AI 도구로 디코딩했습니다.

Brainoware는 사람들의 소리를 전기 충격으로 변환하여 훈련한 후 결국 특정 사람들의 "소리"를 선택하는 방법을 배웠습니다. 또 다른 테스트에서 시스템은 AI가 어려운 복잡한 수학 문제를 성공적으로 해결했습니다.

시스템의 학습 능력은 미니 뇌의 신경망 연결 변화에서 비롯되었습니다. 이는 우리 뇌가 매일 학습하는 방식과 유사합니다. 비록 첫 번째 단계에 불과하지만 Brainoware는 에너지 비용을 낮추고 계산 속도를 높일 수 있는 점점 더 정교해지는 하이브리드 바이오컴퓨터를 위한 길을 열어줍니다.

또한 이 설정을 통해 신경과학자들은 우리 뇌의 내부 작용을 더 자세히 밝혀낼 수 있습니다.

"컴퓨터 과학자들이 뇌와 유사한 실리콘 컴퓨터를 만들려고 노력하는 동안 신경과학자들은 뇌 세포 배양의 계산을 이해하려고 노력하고 있습니다." 쓴 박사. 연구에 참여하지 않은 Johns Hopkins University의 Lena Smirnova, Brian Caffo 및 Erik C. Johnson. Brainoware는 우리가 학습하는 방법, 뇌가 어떻게 발달하는지에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있으며 뇌가 불안정할 때 새로운 치료법을 테스트하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

뉴로모픽 컴퓨팅의 변형

200천억 개의 뉴런이 수백조 개의 연결로 네트워크화되어 있는 인간의 두뇌는 아마도 알려진 가장 강력한 컴퓨팅 하드웨어일 것입니다.

그 설정은 데이터 처리 및 저장을 위한 별도의 장치를 갖춘 기존 컴퓨터와 본질적으로 다릅니다. 각 작업에는 둘 사이의 컴퓨터 셔틀 데이터가 필요하며, 이로 인해 컴퓨팅 시간과 에너지가 크게 늘어납니다. 대조적으로, 두 기능은 뇌의 동일한 물리적 지점에서 통합됩니다.

시냅스라고 불리는 이 구조는 뉴런을 네트워크에 연결합니다. 시냅스는 다른 사람과의 연결 강도를 변경하여 학습합니다. 즉, 문제 해결에 도움이 되는 공동 작업자와의 연결 강도를 높이고 지식을 동일한 지점에 저장합니다.

그 과정은 익숙하게 들릴 수도 있습니다. 전 세계를 강타한 AI 접근 방식인 인공 신경망은 대략적으로 이러한 원칙을 기반으로 합니다. 그러나 필요한 에너지는 크게 다릅니다. 뇌는 20와트로 작동하는데, 이는 대략 소형 데스크탑 팬을 작동시키는 데 필요한 전력입니다. 비교 인공 신경망은 다음을 소비합니다. XNUMX만 와트. 두뇌는 몇 가지 예를 통해 쉽게 학습할 수 있는 반면, AI는 대규모 데이터 세트에 의존하는 것으로 악명 높습니다.

과학자들은 하드웨어 칩에서 뇌의 처리 특성을 요약하려고 노력해 왔습니다. 온도나 전기에 따라 특성이 변하는 이국적인 구성 요소로 제작된 이 뉴로모픽 칩은 동일한 위치 내에서 처리와 저장을 결합합니다. 이 칩은 컴퓨터 비전을 강화하고 음성을 인식할 수 있습니다. 그러나 제조가 어렵고 뇌의 내부 작동을 부분적으로만 포착합니다.

컴퓨터 칩으로 뇌를 모방하는 대신 뇌 자체의 생물학적 구성 요소를 사용하는 것은 어떨까요?

똑똑한 컴퓨터

안심하세요. 팀은 살아있는 두뇌를 전극에 연결하지 않았습니다. 대신, 그들은 뇌 유기체로 전환했습니다. 단 두 달 만에 인간 줄기 세포로 만들어진 미니 뇌는 전기 활성 네트워크에서 서로 연결된 다양한 유형의 뉴런으로 발전했습니다.

팀은 작은 전극이 가득 찬 스탬프 모양의 칩 위에 각 미니 두뇌를 조심스럽게 떨어뜨렸습니다. 이 칩은 1,000개 이상의 채널에서 뇌 세포의 신호를 기록하고 동시에 거의 XNUMX개의 전극을 사용하여 오가노이드를 공격할 수 있습니다. 이를 통해 자극을 정밀하게 제어하고 미니 뇌의 활동을 기록하는 것이 가능해집니다. AI 도구를 사용하면 추상적인 신경 출력이 일반 컴퓨터에서 인간 친화적인 응답으로 변환됩니다.

음성 인식 테스트에서 팀은 240명이 말하는 8개의 오디오 클립을 녹음했습니다. 각 클립은 분리된 모음을 캡처합니다. 그들은 데이터 세트를 독특한 전기 자극 패턴으로 변환하고 이를 새로 성장한 미니 뇌에 공급했습니다. 단 이틀 만에 Brainoware 시스템은 거의 80%의 정확도로 서로 다른 화자를 구별할 수 있었습니다.

연구진은 인기 있는 신경과학 측정 방법을 사용하여 미니 뇌가 일부 네트워크를 강화하고 다른 네트워크는 가지치기하도록 '훈련'했다는 사실을 발견했습니다. 이는 학습을 촉진하기 위해 네트워크를 다시 연결했음을 시사합니다.

또 다른 테스트에서 Brainoware는 더 강력한 비밀번호를 생성하는 데 도움이 될 수 있는 어려운 수학 과제에서 AI와 대결했습니다. 단기 기억력을 갖춘 AI에 비해 정확도는 약간 떨어지지만 Brainoware는 훨씬 빨랐습니다. 인간의 감독 없이 AI가 소요한 시간의 10% 미만에 거의 호환되는 결과에 도달했습니다.

연구 저자인 Feng Guo 박사는 "이것은 [컴퓨팅을 위해] 뇌 유기체를 사용하는 최초의 시연입니다."라고 말했습니다. 이야기 MIT 기술 검토.

사이보그 컴퓨터?

새로운 연구는 뉴런, AI 및 전자 장치가 혼합된 하이브리드 바이오컴퓨터를 탐구하는 최신 연구입니다.

위로 2020에서, 팀 뇌 화학 물질인 도파민을 사용하여 통신하는 네트워크에서 인공 뉴런과 생물학적 뉴런을 병합했습니다. 최근 거의 백만 개의 뉴런이 접시에 납작하게 누워 전기 충격으로 비디오 게임 퐁(Pong)을 하는 법을 배웠습니다.

Brainoware는 잠재적인 발전입니다. 분리된 뉴런에 비해 오가노이드는 인간의 뇌와 정교한 신경망을 더 잘 모방합니다. 하지만 그들에게 결점이 없는 것은 아니다. 딥 러닝 알고리즘과 유사하게 미니 두뇌의 내부 프로세스는 불분명하므로 계산 방법과 기억 유지 기간에 대한 "블랙박스"를 해독하기 어렵습니다.

그리고 "wetlab" 문제가 있습니다. 컴퓨터 프로세서와 달리 미니 두뇌는 좁은 범위의 온도와 산소 수준만 견딜 수 있으며 질병을 유발하는 미생물 감염의 위험이 지속적으로 존재합니다. 이는 특수 장비를 사용하여 영양 국물 안에서 조심스럽게 재배해야 함을 의미합니다. 이러한 문화를 유지하는 데 필요한 에너지는 하이브리드 컴퓨팅 시스템의 이점을 상쇄할 수 있습니다.

그러나 미니 두뇌는 녹음 및 재핑 기능이 내장된 시스템을 포함하여 더 작고 효율적인 시스템을 통해 배양하기가 점점 더 쉬워지고 있습니다. 더 어려운 질문은 기술적인 문제에 관한 것이 아닙니다. 오히려 인간의 두뇌를 컴퓨팅 요소로 사용할 때 무엇이 ​​허용되는지에 관한 것입니다. AI와 신경과학은 빠르게 경계를 넓히고 있으며 뇌-AI 모델은 더욱 정교해질 가능성이 높습니다.

Smirnova, Caffo 및 Johnson은 “인간의 신경 조직을 통합한 바이오컴퓨팅 시스템을 둘러싼 수많은 신경윤리적 문제를 커뮤니티에서 조사하는 것이 중요합니다.”라고 썼습니다.

이미지 신용 : 발달 중인 뇌 유기체 / 국립 알레르기 및 전염병 연구소, NIH

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• 출처: https://singularityhub.com/2023/12/14/a-ball-of-brain-cells-on-a-chip-can-learn-simple-speech-recognition-and-math/