生きたラットのニューロンを用いたハイブリッド人工知能システムの開発

研究者たちは、生きたラットのニューロンが計算タスクを実行するシステムを開発し、ハイブリッド人工知能の分野で大きな進歩を遂げた。この実験は、生物学的ニューラルネットワークと機械学習手法を融合させ、生きた細胞が本格的な計算要素として機能できるかどうかを検証するという考えに基づいている。

これを実現するため、研究者たちは微小電極とマイクロ流体デバイスに接続された皮質ニューロンを使用した。このシステムは閉ループで動作し、神経信号が読み取られて出力データに変換された後、電気刺激としてフィードバックされる。このサイクルは約330ミリ秒続き、外部介入なしでリアルタイムに学習することが可能だ。

ネットワーク構造には特に注意が払われた。ニューロンはマイクロチャネルで接続された128の微小孔に配置され、無秩序な生物学的ネットワークでよく見られる過度の同期化を抑制した。その結果、活動相関は約4分の1に減少し、システムの挙動はより複雑で効果的になった。

実験では、生物学的ネットワークは正弦波、矩形波、三角波を含む様々な信号を再現することに成功し、ローレンツアトラクターのような複雑なカオス系も近似できた。相関レベルは0.8を超え、高い精度を維持した。

しかし、この技術は実用段階にはまだ遠い。訓練が終了するとシステムの精度は低下し、フィードバックの遅延によって急速に変化する信号を処理する能力が制限される。それでも研究者たちは、さらなる開発によって新たな脳コンピュータインターフェース、神経補綴、バイオハイブリッドコンピューティングプラットフォームが実現する可能性があると考えている。