Учёные превратили нейроны крыс в вычислительную систему
Учёные научили нейроны крыс выполнять задачи ИИ, открыв путь к био-компьютерам.
Живые нейроны научили выполнять задачи ИИ в новом эксперименте
Дмитрий Новиков
Фото: © Сгенерировано нейросетью
Учёные сделали важный шаг в развитии гибридного искусственного интеллекта, создав систему, в которой живые нейроны крыс выполняют вычислительные задачи. В основе эксперимента лежит идея объединения биологических нейронных сетей с методами машинного обучения, чтобы проверить, могут ли живые клетки работать как полноценные вычислительные элементы.
Для этого исследователи использовали кортикальные нейроны, соединённые с микроэлектродами и микрофлюидными устройствами. Система функционирует в замкнутом цикле: нейронные сигналы считываются, преобразуются в выходные данные и затем возвращаются обратно в виде электрической стимуляции. Такой цикл длится около 330 миллисекунд и позволяет системе обучаться в реальном времени без внешнего вмешательства.
Особое внимание было уделено структуре сети. Нейроны разместили в 128 микропорах, соединённых микроканалами, что позволило снизить чрезмерную синхронизацию — распространённую проблему в неорганизованных биологических сетях. Благодаря этому корреляция активности снизилась почти в четыре раза, что сделало поведение системы более сложным и эффективным.
В ходе экспериментов биологическая сеть успешно воспроизводила различные сигналы, включая синусоидальные, квадратные и треугольные волны, а также могла приближённо моделировать сложные хаотические системы, такие как аттрактор Лоренца. Точность работы оставалась высокой — уровень корреляции превышал 0,8.
При этом технология пока далека от практического применения. После завершения обучения точность системы снижается, а задержка обратной связи ограничивает её способность обрабатывать быстро меняющиеся сигналы. Тем не менее исследователи считают, что дальнейшее развитие таких систем может привести к созданию новых интерфейсов «мозг-компьютер», нейропротезов и биогибридных вычислительных платформ.