Нова робота з живими клітинами людського мозку показала перспективність поєднання живих тканин із комп’ютером. Колонія живих нейронів навчалася швидше штучних моделей із майже таким самим результатом. Якщо відкинути питання з етикою, до проблем з якою поки що далеко, живі клітини людського мозку можуть перевершити сучасні та майбутні нейронні мережі, що працюють на кремнієвих чипах, як за продуктивністю, так і з економічних міркувань.
За допомогою стовбурових клітин вчені виростили так званий органоїд мозку – об’ємну колонію клітин, що повторюють структуру нейронів та їх зв’язків у мозку. Це не перший і напевно не останній експеримент із живими клітинами, запозиченими у людини. Раніше органоїд мозку, наприклад, навчили грати у пін-понг, з чим він успішно впорався. У таких дослідженнях найскладнішим буває донести інформацію до «мозку» та зчитати її.
Група професора Го Феня з Університету штату Індіана в Блумінгтоні (США) запропонувала досить просте рішення – вони виростили органоїд на високощільному масиві електродів. Електроди, а це, по суті, комп’ютерний інтерфейс, вносили дані в клітини «мозку» та зчитували результат його подальшої активності. Тим самим на практиці була реалізована така архітектура спайкової (імпульсної) нейромережі, як резервуарна. Що відбувалося в масиві нейронів, вченим було невідомо, але умовно жива модель показала здатність до швидкого навчання та розрахунків.
Свою нейромережу вчені назвали Brainoware. Система пройшла дводенне навчання на наборі з 240 аудіозаписів мови восьми японських чоловіків, які вимовляють голосні звуки. Після цього вона спромоглася розпізнавати конкретний голос з точністю до 78%. Також система змогла розв’язувати рівняння за відображеннями Ено приблизно з такою самою точністю. На це пішли ще чотири дні навчання. Мало того, рішення диференціальних рівнянь проходило з більшою точністю, ніж у разі штучної нейронної мережі без блоку довгого кола елементів короткострокової пам’яті.
Живий штучний «мозок» був не такий точний, як штучні нейронні мережі з довгим ланцюгом елементів короткострокової пам’яті, але кожна з цих мереж пройшла 50 етапів навчання. Мережа Brainoware досягла майже таких же результатів менш як за 10% часу навчання, витраченого на навчання штучних кіл.
“Можуть пройти десятиліття, перш ніж будуть створені універсальні біокомп’ютерні системи, але це дослідження, ймовірно, дасть фундаментальне уявлення про механізми навчання, розвиток нервової системи та когнітивні наслідки нейродегенеративних захворювань”, – мріють автори роботи, опублікованої в журналі Nature Electronics.
