Человеческий мозг очень экономно расходует энергию. Кремниевые процессоры, которые пытаются его имитировать, уже дают экономию по сравнению с обычными, но учёные ищут новые пути. Один из них - биогибридные вычисления, то есть соединение живых нервных клеток с электроникой. Группа из Бристольского университета сделала первый шаг: проверила, могут ли органоиды - выращенные в лаборатории скопления нервных клеток, повторяющие некоторые черты переднего мозга, - принимать и передавать сигналы. Работа опубликована в Frontiers in Artificial Intelligence.

Органоиды размером менее миллиметра лишены многих структур настоящего мозга, но содержат нейроны и вспомогательные клетки. Их помещают на мультиэлектродные матрицы - пластины с множеством электродов, которые позволяют и стимулировать, и считывать электрическую активность.

Чтобы проверить, способны ли органоиды воспринимать сигналы, учёные взяли тактильный датчик, записывающий прикосновения, и пропустили через него буквы шрифта Брайля. Брайль - рельефно-точечный шрифт для незрячих, где каждая буква кодируется комбинацией выпуклых точек. Данные датчика превратили в последовательности электрических импульсов и подали на органоиды. Затем с помощью простого алгоритма машинного обучения - машины опорных векторов, которая ищет границу между классами данных, - проверили, можно ли по ответной активности клеток восстановить, какая буква была предъявлена.

Один органоид давал сигнал, который удавалось правильно расшифровать примерно в 61% случаев. Когда объединили показания трёх органоидов, точность выросла до 83%. Почему три лучше одного, учёные пока не знают: возможно, разные органоиды имеют свои особенности связей и развития и дополняют друг друга. "Разные органоиды могут иметь слегка различающиеся связи, стадии развития и текущую активность, поэтому один и тот же вход даёт похожие, но не идентичные отклики", - пояснила Тяньи Лю, первый автор работы.

Чтобы усложнить задачу, исследователи добавили в сигналы искусственный шум. Алгоритм, анализировавший ответы органоидов, справлялся с распознаванием букв лучше, чем тот же алгоритм, работавший напрямую с зашумлёнными сигналами без участия живых клеток.

Однако авторы подчёркивают: эксперимент не показывает, что органоиды способны учиться или меняться со временем. Доказано лишь, что они принимают тактильную информацию, обрабатывают её и выдают сигнал, по которому можно восстановить букву. "Мы показали, что тактильная информация может быть закодирована, обработана органоидами и расшифрована, но мы не продемонстрировали обучение или долговременные изменения", - отметила Лю. Следующие шаги - тесты с текстурами, краями и другими видами прикосновений, а также задачи с обратной связью, где органоид получает отклик на свои действия. Это позволит проверить, может ли он адаптироваться к опыту.

Исследование лабораторное, до готовых компьютеров с живыми "мозгами" ещё далеко. Но оно намечает практический путь соединения искусственных датчиков с биологическими нейронными системами, которые могут стать основой более энергоэффективных вычислений.

Источник: Tech Xplore