Beyin hücrelerinden oluşan küçük bir top, bir dizi elektrotun üzerinde dururken aktiviteyle uğultu yapıyor. İki gün boyunca, her bir uyarı sekiz kişinin konuşma özelliklerini kodlayan bir elektrik kesintisi modeli alıyor. Üçüncü günde konuşmacılar arasında ayrım yapabiliyor.

Brainoware olarak adlandırılan sistem, 3 boyutlu beyin organoidlerinden veya "mini beyinlerden" yararlanarak biyo-bilgi işlem çıtasını yükseltiyor. Genellikle insan kök hücrelerinden yetiştirilen bu modeller, sinir ağlarına örülmüş çeşitli nöronlara hızla genişler.

Biyolojik benzerleri gibi, damlacıklar da elektriksel aktiviteyle kıvılcımlanıyor; bu da onların bilgiyi öğrenme, depolama ve işleme potansiyeline sahip olduklarını gösteriyor. Bilim insanları uzun süredir bunları beyinden ilham alan hesaplamalar için umut verici bir donanım bileşeni olarak görüyor.

Bu hafta, bir takım Indiana Üniversitesi'nde Bloomington, Brainoware ile teoriyi gerçeğe dönüştürdü. Kortekse (yüksek bilişsel işlevleri destekleyen beynin en dış katmanı) benzeyen bir beyin organoidini, elektrotlarla yoğun bir şekilde paketlenmiş levha benzeri bir çipe bağladılar.

Mini beyin, bir süper bilgisayarın hem merkezi işlem birimi hem de hafıza deposu gibi çalışıyordu. Elektrik kesintileri şeklinde girdi aldı ve sinirsel aktivite yoluyla hesaplamalarını çıktı olarak verdi; bu veriler daha sonra bir yapay zeka aracı tarafından çözüldü.

Brainoware, bir grup insandan gelen ve elektrik zap'larına dönüştürülen ses kayıtları üzerinde eğitildiğinde, sonunda belirli kişilerin "seslerini" ayırt etmeyi öğrendi. Başka bir testte sistem, yapay zeka için zorlayıcı olan karmaşık bir matematik problemini başarıyla çözdü.

Sistemin öğrenme yeteneği, beynimizin her gün öğrenmesine benzer şekilde, mini beyindeki sinir ağı bağlantılarındaki değişikliklerden kaynaklandı. Brainoware, sadece bir ilk adım olmasına rağmen, enerji maliyetlerini düşürebilecek ve hesaplamayı hızlandırabilecek, giderek daha karmaşık hale gelen hibrit biyobilgisayarların önünü açıyor.

Kurulum aynı zamanda sinir bilimcilerin beynimizin iç işleyişini daha da çözmelerine olanak tanıyor.

"Bilgisayar bilimciler beyne benzer silikon bilgisayarlar oluşturmaya çalışırken, sinir bilimciler de beyin hücresi kültürlerinin hesaplamalarını anlamaya çalışıyorlar." yazdı Dr. Araştırmada yer almayan Johns Hopkins Üniversitesi'nden Lena Smirnova, Brian Caffo ve Erik C. Johnson. Brainoware, nasıl öğrendiğimize, beynin nasıl geliştiğine dair yeni bilgiler sunabilir ve hatta beyin bocaladığında yeni tedavi yöntemlerinin test edilmesine yardımcı olabilir.

Nöromorfik Hesaplamada Bir Değişiklik

Yüz trilyonlarca bağlantıya bağlı 200 milyar nöronla insan beyni belki de bilinen en güçlü bilgi işlem donanımıdır.

Kurulumu, doğası gereği, veri işleme ve depolama için ayrı birimlere sahip olan klasik bilgisayarlardan farklıdır. Her görev, ikisi arasında bilgisayar verilerinin taşınmasını gerektirir; bu da hesaplama süresini ve enerjisini önemli ölçüde artırır. Aksine her iki fonksiyon da beyinde aynı fiziksel noktada birleşir.

Sinaps adı verilen bu yapılar, nöronları ağlara bağlar. Sinapslar, başkalarıyla ne kadar güçlü bağlantı kurduklarını değiştirerek öğrenir; sorunları çözmeye yardımcı olan ve bilgiyi aynı noktada depolayan işbirlikçilerle bağlantı gücünü artırır.

Süreç tanıdık gelebilir. Dünyayı kasıp kavuran bir yapay zeka yaklaşımı olan yapay sinir ağları, genel olarak bu ilkelere dayanmaktadır. Ancak ihtiyaç duyulan enerji çok farklıdır. Beyin, yaklaşık olarak küçük bir masaüstü fanını çalıştırmak için gereken güç olan 20 watt ile çalışır. Karşılaştırmalı bir yapay sinir ağı, sekiz milyon watt. Beyin aynı zamanda birkaç örnekten de kolayca öğrenebilir, oysa yapay zeka çok büyük veri kümelerine dayanır.

Bilim adamları beynin işlem özelliklerini donanım çiplerinde özetlemeye çalıştılar. Sıcaklık veya elektrikle özellikleri değiştiren egzotik bileşenlerden üretilen bu nöromorfik çipler, işleme ve depolamayı aynı konumda birleştiriyor. Bu çipler bilgisayar görüşünü güçlendirebilir ve konuşmayı tanıyabilir. Ancak bunların üretilmesi zordur ve beynin iç işleyişini yalnızca kısmen yakalayabilirler.

Beyni bilgisayar çipleriyle taklit etmek yerine neden kendi biyolojik bileşenlerini kullanmıyorsunuz?

Zeki Bir Bilgisayar

İçiniz rahat olsun, ekip canlı beyinleri elektrotlara bağlamadı. Bunun yerine beyin organoidlerine yöneldiler. Sadece iki ay içinde insan kök hücrelerinden yapılan mini beyinler, elektriksel olarak aktif ağlarda birbirine bağlanan bir dizi nöron türüne dönüştü.

Ekip, her bir mini beyni, küçük elektrotlarla dolu damga benzeri bir çipin üzerine dikkatlice bıraktı. Çip, beyin hücrelerinin 1,000'den fazla kanaldan gelen sinyallerini kaydedebiliyor ve aynı anda yaklaşık üç düzine elektrot kullanarak organoidleri zaplayabiliyor. Bu, uyarımı hassas bir şekilde kontrol etmeyi ve mini beyin aktivitesini kaydetmeyi mümkün kılar. Bir yapay zeka aracı kullanılarak soyut sinirsel çıktılar, normal bir bilgisayarda insan dostu yanıtlara dönüştürülür.

Konuşma tanıma testinde ekip, konuşan 240 kişinin 8 ses klibini kaydetti. Her klip izole edilmiş bir sesli harfi yakalıyor. Veri setini benzersiz elektriksel uyarı modellerine dönüştürdüler ve bunları yeni büyüyen bir mini beyne beslediler. Sadece iki gün içinde Brainoware sistemi farklı konuşmacılar arasında neredeyse yüzde 80 doğrulukla ayrım yapmayı başardı.

Ekip, popüler bir sinirbilim ölçümünü kullanarak, elektrik zap'larının mini beyni bazı ağları güçlendirirken diğerlerini budamak için "eğittiğini" buldu; bu da öğrenmeyi kolaylaştırmak için ağlarını yeniden düzenlediğini öne sürdü.

Başka bir testte Brainoware, daha güçlü şifreler oluşturmaya yardımcı olabilecek zorlu bir matematik görevinde yapay zekaya karşı yarıştı. Kısa süreli belleğe sahip bir yapay zekadan biraz daha az doğru olmasına rağmen Brainoware çok daha hızlıydı. İnsan denetimi olmadan, yapay zekanın harcadığı zamanın yüzde 10'undan daha az bir sürede neredeyse uyumlu sonuçlara ulaştı.

Çalışma yazarı Dr. Feng Guo, "Bu, beyin organoidlerinin (bilgi işlem için) kullanımının ilk gösterimidir" dedi. söyledi MIT Technology Review.

Cyborg Bilgisayarlar mı?

Yeni çalışma, nöronların, yapay zekanın ve elektroniklerin bir karışımı olan hibrit biyobilgisayarları araştıran en son çalışmadır.

Geri 2020 içinde, bir takım yapay ve biyolojik nöronları, beyin kimyasalı dopamini kullanarak iletişim kuran bir ağda birleştirdi. Son zamanlarda, Bir tabakta düz bir şekilde duran yaklaşık bir milyon nöron, elektrik kesintilerinden Pong video oyununu oynamayı öğrendi.

Brainoware potansiyel bir adımdır. İzole edilmiş nöronlarla karşılaştırıldığında organoidler, insan beynini ve onun karmaşık sinir ağlarını daha iyi taklit eder. Ama hatasız değiller. Derin öğrenme algoritmalarına benzer şekilde, mini beyinlerin iç süreçleri de belirsizdir, bu da nasıl hesap yaptıklarına ve anıları ne kadar süreyle sakladıklarına ilişkin "kara kutunun" kodunu çözmeyi zorlaştırır.

Bir de "ıslak laboratuvar" sorunu var. Bir bilgisayar işlemcisinden farklı olarak mini beyinler, sürekli olarak hastalığa neden olan mikrop enfeksiyonları riski altındayken yalnızca dar bir sıcaklık ve oksijen seviyesi aralığını tolere edebilir. Bu, özel ekipman kullanılarak besinli bir et suyunda dikkatli bir şekilde yetiştirilmeleri gerektiği anlamına gelir. Bu kültürleri sürdürmek için gereken enerji, hibrit bilgi işlem sisteminden elde edilen kazanımları dengeleyebilir.

Bununla birlikte, yerleşik kayıt ve zaplama işlevlerine sahip olanlar da dahil olmak üzere, daha küçük ve daha verimli sistemlerle mini beyinlerin kültürlenmesi giderek daha kolay hale geliyor. Daha zor olan soru teknik zorluklarla ilgili değil; daha ziyade insan beynini bir hesaplama elemanı olarak kullanırken neyin kabul edilebilir olduğuyla ilgilidir. Yapay zeka ve sinir bilimi hızla sınırları zorluyor ve beyin-yapay zeka modelleri muhtemelen daha da karmaşık hale gelecek.

Smirnova, Caffo ve Johnson, "Toplumun, insan sinir dokularını içeren biyobilgisayar sistemlerini çevreleyen sayısız nöroetik konuyu incelemesi kritik önem taşıyor" diye yazdı.

Resim Kredi: Gelişmekte olan bir beyin organoidi / Ulusal Alerji ve Enfeksiyon Hastalıkları Enstitüsü, NIH

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/12/14/a-ball-of-brain-cells-on-a-chip-can-learn-simple-speech-recognition-and-math/