Neuronii vii de șobolan folosiți în sisteme de calcul hibrid

Oamenii de știință au făcut un pas important în domeniul inteligenței artificiale hibride, dezvoltând un sistem în care neuronii vii de șobolan execută sarcini de calcul. Experimentul se bazează pe ideea de a îmbina rețelele neuronale biologice cu metodele de învățare automată, pentru a testa dacă celulele vii pot funcționa ca elemente de calcul cu drepturi depline.

Pentru a realiza acest lucru, cercetătorii au folosit neuroni corticali conectați la microelectrozi și dispozitive microfluidice. Sistemul funcționează într-o buclă închisă: semnalele neuronale sunt citite, convertite în date de ieșire și apoi reintroduse ca stimulare electrică. Acest ciclu durează aproximativ 330 de milisecunde, permițând sistemului să învețe în timp real, fără intervenție externă.

Atenție specială a fost acordată structurii rețelei. Neuronii au fost plasați în 128 de micropore conectate prin microcanale, ceea ce a ajutat la reducerea sincronizării excesive—o problemă frecventă în rețelele biologice dezorganizate. Ca urmare, corelația activității a scăzut de aproape patru ori, făcând comportamentul sistemului mai complex și mai eficient.

În timpul experimentelor, rețeaua biologică a reproducut cu succes diverse semnale, inclusiv unde sinusoidale, dreptunghiulare și triunghiulare, și a putut aproxima sisteme complexe haotice, cum ar fi atractorul Lorenz. Precizia a rămas ridicată, cu niveluri de corelație depășind 0,8.

Cu toate acestea, tehnologia este încă departe de o utilizare practică. După încheierea antrenamentului, precizia sistemului scade, iar întârzierile de feedback îi limitează capacitatea de a procesa semnale cu schimbări rapide. Totuși, cercetătorii cred că dezvoltarea ulterioară ar putea duce la noi interfețe creier-calculator, neuroproteze și platforme de calcul bio-hibride.