អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនៅសាកលវិទ្យាល័យ Bristol បានបង្ហាញថា ចង្កោមកោសិកាខួរក្បាលរបស់មនុស្សដែលលូតលាស់ដោយមន្ទីរពិសោធន៍អាចទទួលបាន ដំណើរការ និងបញ្ជូនព័ត៌មានប្រកបដោយភាពជឿជាក់ ដោយប្រើប្រាស់អក្ខរក្រម Braille ជាសញ្ញាសាកល្បងរបស់ពួកគេ។ ការសិក្សាដែលត្រូវបានបោះពុម្ភផ្សាយនៅក្នុងទស្សនាវដ្តី Frontiers in Artificial Intelligence កំពុងត្រូវបានគិតជាជំហានដ៏សំខាន់មួយឆ្ពោះទៅរកកុំព្យូទ័រ biohybrid ដែលរៀបការជាមួយជាលិកាសរសៃប្រសាទដែលមានជីវិតជាមួយនឹងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាអេឡិចត្រូនិច។

ការស្រាវជ្រាវបានដោះស្រាយសំណួរដ៏សាមញ្ញមួយនៅក្នុងបេះដូងនៃភាពវៃឆ្លាតសរីរាង្គ៖ តើដុំសាច់ខួរក្បាលតូចមួយដែលបង្កើតឡើងដោយផ្នែកអាចបញ្ជូនព័ត៌មានដោយស្មោះត្រង់ដែលវាទទួលបានទេ? ដើម្បីស្វែងយល់ ក្រុមការងារដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុង Bristol ដឹកនាំដោយអ្នកនិពន្ធដំបូង Tianyi Liu បេក្ខជនបណ្ឌិត និងជាអ្នកនិពន្ធជាន់ខ្ពស់លោកបណ្ឌិត Benjamin Ward-Cherrier បានភ្ជាប់សរីរាង្គខួរក្បាលទៅនឹងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាជាក់ស្តែង ហើយបានសួរថាតើព័ត៌មានដ៏មានអត្ថន័យអាចត្រូវបានរកឃើញនៅម្ខាងទៀតដែរឬទេ។ For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

Liu បាននិយាយនៅក្នុងសេចក្តីប្រកាសរបស់សាកលវិទ្យាល័យអំពីការរកឃើញថា "យើងអាចយកព័ត៌មានពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាជាក់ស្តែង ប្រែក្លាយវាទៅជាទម្រង់មួយដែលបណ្តាញសរសៃប្រសាទរស់នៅអាចទទួលបាន ហើយបន្ទាប់មកទាញយកព័ត៌មានដ៏មានអត្ថន័យពីការឆ្លើយតបរបស់សរីរាង្គ" ។ "នោះផ្តល់ឱ្យយើងនូវវិធីជាក់ស្តែងមួយដើម្បីភ្ជាប់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាមួយនឹងប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទជីវសាស្រ្ត ដែលជាផ្លូវគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ដែលអាចធ្វើទៅបានឆ្ពោះទៅរកការគណនាថាមពលកាន់តែច្រើន" ។

របៀបបង្កើតកោសិការ អាន

សរីរាង្គនៅកណ្តាលនៃការពិសោធន៍គឺនៅឆ្ងាយពីខួរក្បាលខ្នាតតូច។ នីមួយៗមានទំហំតូចជាងមួយមិល្លីម៉ែត្រ ខ្វះរចនាសម្ព័ន្ធជាច្រើនដែលត្រូវបានរកឃើញនៅក្នុងខួរក្បាលមនុស្ស និងមានកោសិកាប្រសាទប្រហែល 10,000 រួមជាមួយកោសិកាជំនួយ — យកគំរូតាមខួរក្បាលរបស់មនុស្ស។ ពួកគេអង្គុយលើអារេពហុអេឡិចត្រូតនៅខាងក្នុងប្រព័ន្ធដែលរក្សាជាលិកាឱ្យនៅរស់ ខណៈពេលដែលត្រួតពិនិត្យការឆ្លើយតបអគ្គិសនីរបស់វា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវទាំងរំញោច និងកត់ត្រាសកម្មភាពសរសៃប្រសាទ។

ពិធីការសាកល្បងបានធ្វើតាមសញ្ញាពីការប៉ះទៅជាលិកា រហូតដល់ការចាត់ថ្នាក់។ ជាដំបូង ក្រុមការងារបានអនុវត្តឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា tactile ទៅនឹងអក្សរចំនួន 26 នៃអក្ខរក្រម Braille ដោយកត់ត្រាទិន្នន័យអក្សរនីមួយៗដែលបានផលិត។ ទិន្នន័យ​នោះ​ត្រូវ​បាន​បំប្លែង​ទៅ​ជា​គំរូ​រំញោច​អគ្គិសនី ដែល​ត្រូវ​បាន​បញ្ជូន​ទៅ​សរីរាង្គ។ បន្ទាប់មកក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានពិនិត្យថាតើសកម្មភាពសរសៃប្រសាទដែលជាលទ្ធផលអាចបង្ហាញពីលិខិតមួយណាដែលត្រូវបានបង្ហាញ — ជាក់ស្តែងថាតើជាលិកាបាន 'អាន' សញ្ញាដែលវាត្រូវបានផ្តល់ឱ្យឬអត់។

ការឌិកូដបានធ្លាក់ទៅលើម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រគាំទ្រ ដែលជាក្បួនដោះស្រាយម៉ាស៊ីនសាមញ្ញដែលតម្រៀបលំនាំនៃសកម្មភាពសរសៃប្រសាទ និងផ្គូផ្គងពួកវាទៅនឹងអក្សរជាក់លាក់។ សរីរាង្គតែមួយបានផលិតសញ្ញាដែលអាចឌិកូដបានប្រហែល 61% នៃពេលវេលា។ នៅពេលដែលលទ្ធផលនៃសរីរាង្គចំនួនបីត្រូវបានបញ្ចូលគ្នា ភាពត្រឹមត្រូវបានកើនឡើងដល់ប្រហែល 83% ។

Organoids បីនាក់វាយដំមួយ - ហើយគ្មាននរណាម្នាក់ប្រាកដថាហេតុអ្វីបានជា

លទ្ធផលនៃក្រុមនេះគឺស្ថិតក្នុងចំណោមការរកឃើញដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុត។ អ្នកស្រាវជ្រាវមិនទាន់អាចពន្យល់បានពេញលេញពីមូលហេតុដែលសរីរាង្គចំនួនបីមានដំណើរការល្អជាងមួយ ទោះបីជាពួកគេសង្ស័យថាចម្លើយស្ថិតនៅក្នុងការប្រែប្រួលធម្មជាតិក៏ដោយ៖ មិនមានសរីរាង្គទាំងពីរអភិវឌ្ឍតាមផ្លូវដូចគ្នានោះទេ។

Liu បាននិយាយថា "សរីរាង្គផ្សេងៗគ្នាអាចមានការតភ្ជាប់បណ្តាញខុសគ្នាបន្តិចបន្តួច ស្ថានភាពអភិវឌ្ឍន៍ និងសកម្មភាពដែលកំពុងដំណើរការ ដូច្នេះការបញ្ចូលដូចគ្នាអាចបង្កើតការឆ្លើយតបស្រដៀងគ្នា ប៉ុន្តែមិនដូចគ្នាបេះបិទ" ។ "ការរួមបញ្ចូលគ្នានូវការឆ្លើយតបទាំងនោះអាចផ្តល់ឱ្យយើងនូវព័ត៌មានបំពេញបន្ថែមដែលយើងនឹងមិនទទួលបានពីសរីរាង្គតែមួយ។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ ប្រសិនបើសរីរាង្គនីមួយៗមានឥរិយាបទខុសគ្នា វាច្បាស់ជាធ្វើឱ្យវាពិបាកក្នុងការបង្កើតប្រព័ន្ធដែលអាចព្យាករណ៍បាន និងស្តង់ដារ"។

ក្រុមការងារក៏បានសង្កត់ធ្ងន់ទៅលើទិន្នផលជាលិកាផងដែរ។ នៅពេលដែលអ្នកវិទ្យាសាស្ត្របានបន្ថែមសំលេងរំខានសិប្បនិម្មិតទៅនឹងសញ្ញា Braille ការឌិកូដពីការឆ្លើយតបរបស់ organoids បានបង្ហាញថាពិបាកនឹងបោកប្រាស់ជាងការឌិកូដសញ្ញា degraded ដោយផ្ទាល់ជាមួយនឹងក្បួនដោះស្រាយដូចគ្នា។ បន្ទាប់ពីដំណើរការដោយ organoids ទិន្នន័យរក្សាបាននូវរចនាសម្ព័ន្ធគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់អ្នកចាត់ថ្នាក់ក្នុងការជ្រើសរើសអក្សរដែលត្រឹមត្រូវជាងការបញ្ចូលដែលមានសំលេងរំខានដែលអនុញ្ញាត។

Ward-Cherrier បាននិយាយថា "បន្ទាប់ពីដំណើរការដោយ organoids ទិន្នន័យ tactile នៅតែមានព័ត៌មានគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីចាត់ថ្នាក់អក្សរ Braille ជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវល្អ" ។ "ការបញ្ចូលគ្នានូវទិន្នផលពី organoids ជាច្រើនក៏បានបង្ហាញពីភាពប្រសើរឡើងនៃដំណើរការផងដែរ។"

ហេតុអ្វីបានជាការគណនាជីវសាស្រ្តទាក់ទាញអ្នកស្រាវជ្រាវ

ការលើកទឹកចិត្តគឺជាថាមពល។ ខួរក្បាលរបស់មនុស្សដំណើរការលើថាមពលប្រហែល 20 វ៉ាត់ ខណៈពេលដែលធ្វើការគណនាដែលទាមទារការបញ្ជាទិញថាមពលអគ្គិសនីកាន់តែច្រើនពីផ្នែករឹងធម្មតា ដែលជាគម្លាតដែលបានពង្រីកនៅពេលដែលមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ AI កើនឡើង។ បន្ទះសៀគ្វី Neuromorphic ព្យាយាមចាប់យកប្រសិទ្ធភាពរបស់ខួរក្បាលនៅក្នុងស៊ីលីកុន ហើយភាពវៃឆ្លាតសរីរាង្គតំណាងឱ្យកំណែរ៉ាឌីកាល់កាន់តែច្រើននៃការភ្នាល់ដូចគ្នា៖ ប្រើណឺរ៉ូនពិតប្រាកដជំនួសឱ្យការធ្វើត្រាប់តាមពួកគេ។

កម្មវិធីសក្តានុពលផ្តោតលើមនុស្សយន្ត និងប្រព័ន្ធស្វយ័ត ដែលរាល់វ៉ាត់មានសារៈសំខាន់ និងការចាប់សញ្ញាដោយ tactile គឺចាំបាច់។ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលអាចបិទដំណើរការដំណើរការសញ្ញាទៅណឺរ៉ូនដែលនៅរស់ ឬមួយថ្ងៃបង្កើតជារង្វង់បិទជិតជាមួយពួកវា - អាចកែប្រែថវិកាថាមពលរបស់ម៉ាស៊ីនដែលត្រូវការការយល់ឃើញ និងប្រតិកម្មក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។

ប្រយ័ត្ន​មុន​ព្រឹត្តិ​ការណ៍​ផ្សាយ​ចេញ

ក្រុម Bristol មានភាពច្បាស់លាស់អំពីអ្វីដែលការពិសោធន៍មិនបង្ហាញ។ សរីរាង្គមិនត្រូវបានរៀន; ពួកគេបានឆ្លើយតបទៅនឹងការរំញោច ប៉ុន្តែអ្នកស្រាវជ្រាវមិនបានបង្ហាញពីការផ្លាស់ប្តូររយៈពេលយូរនៅក្នុងជាលិកានោះទេ។ ភារកិច្ចគឺជា tactile តែមួយ ដោយប្រើគ្រោងការណ៍ការអ៊ិនកូដថេរ និងរង្វាស់សាមញ្ញនៃសកម្មភាពសរសៃប្រសាទ។

លោក Liu បាននិយាយថា "យើងបានបង្ហាញថាព័ត៌មាន tactile អាចត្រូវបានអ៊ិនកូដ ដំណើរការតាមរយៈ organoids និង decodes ប៉ុន្តែយើងមិនបានបង្ហាញពីការរៀនសូត្រ ឬការផ្លាស់ប្តូររយៈពេលវែងនៅក្នុង organoids" ។

ក្រុម​និយាយ​ថា​ជំហាន​បន្ទាប់​គឺ​ឈាន​ដល់​ហួស​ពី​អក្សរ​ Braille ។ អ្នកស្រាវជ្រាវចាប់អារម្មណ៍លើធាតុចូលដែលសំបូរបែបដូចជា វាយនភាព និងគែម ហើយនៅទីបំផុតនៅក្នុងកិច្ចការបិទជិត ដែលសរីរាង្គទទួលបានមតិកែលម្អពីផលវិបាកនៃលទ្ធផលរបស់វា ដែលជាការកំណត់ដែលនឹងចាប់ផ្តើមសាកល្បងថាតើជាលិការស់នៅអាចសម្របខ្លួនទៅនឹងកិច្ចការមួយ ជាជាងគ្រាន់តែបញ្ជូនតាមរយៈវា។

សម្រាប់ពេលនេះ លទ្ធផលឈរជាភស្តុតាងវិស្វកម្ម៖ សញ្ញាពីពិភពរូបវន្តអាចចូលទៅក្នុងជាលិកាសរសៃប្រសាទដែលនៅរស់ ហើយត្រលប់មកវិញដែលអាចសម្គាល់បាននៅម្ខាងទៀត។ នោះគឺជាផ្លូវដ៏វែងឆ្ងាយមួយពីកុំព្យូទ័រ biohybrid ប៉ុន្តែវាជាប្រភេទមួយនៃចំណុចសំខាន់ដែលមិនគួរឱ្យជឿ - ការបញ្ជូនដែលអាចទុកចិត្តបាន ភាពត្រឹមត្រូវដែលអាចវាស់វែងបាន របារកំហុសស្មោះត្រង់ - ដែលបដិវត្តន៍កុំព្យូទ័រពីមុនក៏ត្រូវបានបង្កើតឡើងផងដែរ។

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →