Danny Weber
21:25 08-04-2026
© Сгенерировано нейросетью
Bilim insanları, canlı sıçan nöronlarını kullanarak hibrit yapay zeka sistemleri geliştirdi. Bu sistem, biyolojik sinir ağları ile makine öğrenimini birleştiriyor. Detayları öğrenin.
Bilim insanları, hibrit yapay zeka alanında önemli bir adım attı. Bu adım, canlı sıçan nöronlarının hesaplama görevlerini yerine getirdiği bir sistem geliştirilmesiyle gerçekleşti. Deney, biyolojik sinir ağları ile makine öğrenimi yöntemlerini birleştirme fikrine dayanıyor. Amaç, canlı hücrelerin tam teşekküllü hesaplama unsurları olarak işlev görüp göremeyeceğini test etmekti.
Bunu başarmak için araştırmacılar, mikroelektrotlar ve mikroakışkan cihazlarla bağlantılı kortikal nöronlar kullandı. Sistem kapalı bir döngüde çalışıyor: sinir sinyalleri okunuyor, çıktı verisine dönüştürülüyor ve ardından elektriksel uyarım olarak geri besleniyor. Bu döngü yaklaşık 330 milisaniye sürüyor ve sistemin dış müdahale olmadan gerçek zamanlı öğrenmesini sağlıyor.
Ağ yapısına özel önem verildi. Nöronlar, mikrokanallarla bağlanan 128 mikrogözenek içine yerleştirildi. Bu yaklaşım, düzensiz biyolojik ağlarda sık görülen aşırı senkronizasyon sorununu azaltmaya yardımcı oldu. Sonuç olarak, aktivite korelasyonu neredeyse dört kat düştü ve sistemin davranışı daha karmaşık ve etkili hale geldi.
Deneyler sırasında, biyolojik ağ sinüs, kare ve üçgen dalgalar gibi çeşitli sinyalleri başarıyla yeniden üretti. Ayrıca Lorenz çekicisi gibi karmaşık kaotik sistemleri yaklaşık olarak modelleyebildi. Doğruluk yüksek kaldı ve korelasyon seviyeleri 0.8'i aştı.
Ancak bu teknoloji, pratik kullanıma hala uzak. Eğitim sona erdikten sonra sistemin doğruluğu düşüyor ve geri besleme gecikmeleri, hızla değişen sinyalleri işleme yeteneğini sınırlıyor. Buna rağmen araştırmacılar, daha fazla geliştirmenin yeni beyin-bilgisayar arayüzleri, nöroprotezler ve biyohibrit hesaplama platformlarına yol açabileceğine inanıyor.