Naukowcy łączą żywe neurony szczurze z uczeniem maszynowym, tworząc system obliczeniowy. Sprawdź, jak działa hybrydowa sztuczna inteligencja i jej przyszłe zastosowania.
© Сгенерировано нейросетью
Naukowcy poczynili istotny krok w rozwoju hybrydowej sztucznej inteligencji, tworząc system, w którym żywe neurony szczurze wykonują zadania obliczeniowe. Eksperyment opiera się na idei połączenia biologicznych sieci neuronowych z metodami uczenia maszynowego, aby sprawdzić, czy żywe komórki mogą działać jako pełnoprawne elementy obliczeniowe.
W tym celu badacze wykorzystali neurony korowe podłączone do mikroelektrod i urządzeń mikroprzepływowych. System działa w pętli zamkniętej: odczytywane są sygnały nerwowe, przetwarzane na dane wyjściowe, a następnie zwracane jako stymulacja elektryczna. Cykl ten trwa około 330 milisekund, co umożliwia uczeniu się w czasie rzeczywistym bez zewnętrznej interwencji.
Szczególną uwagę poświęcono strukturze sieci. Neurony umieszczono w 128 mikroporach połączonych mikrokanalikami, co pomogło ograniczyć nadmierną synchronizację – częsty problem w nieuporządkowanych sieciach biologicznych. W efekcie korelacja aktywności spadła niemal czterokrotnie, czyniąc zachowanie systemu bardziej złożonym i efektywnym.
Podczas eksperymentów sieć biologiczna z powodzeniem odtwarzała różne sygnały, w tym fale sinusoidalne, prostokątne i trójkątne, oraz mogła przybliżać złożone systemy chaotyczne, takie jak atraktor Lorentza. Dokładność pozostawała wysoka, z poziomami korelacji przekraczającymi 0,8.
Technologia ta jest jednak wciąż daleka od praktycznego zastosowania. Po zakończeniu treningu dokładność systemu spada, a opóźnienia w sprzężeniu zwrotnym ograniczają jego zdolność do przetwarzania szybko zmieniających się sygnałów. Mimo to badacze uważają, że dalszy rozwój może prowadzić do nowych interfejsów mózg-komputer, neuroprotez oraz biohybrydowych platform obliczeniowych.