Oamenii de știință de la Universitatea din Bristol au arătat că grupurile de celule ale creierului uman cultivate în laborator pot primi, procesa și transmite în mod fiabil informații tactile - folosind alfabetul Braille ca semnal de testare. Studiul, publicat în jurnalul Frontiers in Artificial Intelligence, este considerat un pas cheie către computerele biohibride care îmbină țesutul neural viu cu senzori electronici.

Cercetarea abordează o întrebare înșelător de simplă care se află în centrul inteligenței organoide: poate o bucată minusculă, parțial formată, de țesut cerebral să transmită fidel informațiile pe care le primește? Pentru a afla, o echipă din Bristol, condusă de primul autor Tianyi Liu, un candidat la doctorat, și autorul principal, doctorul Benjamin Ward-Cherrier, a conectat organoizii creierului la un senzor tactil real și a întrebat dacă informațiile semnificative ar putea fi recuperate pe cealaltă parte. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

„Putem prelua informații de la un senzor tactil real, le putem transforma într-o formă pe care o poate primi o rețea neuronală vie și apoi recuperam informații semnificative din răspunsul organoid”, a spus Liu în anunțul universității privind descoperirile. „Aceasta ne oferă o modalitate practică de a conecta senzori artificiali cu sisteme neuronale biologice, care reprezintă o cale posibilă foarte interesantă către calcularea mai eficientă din punct de vedere energetic”.

Cum să faci un blob de celule citit

Organoizii din centrul experimentului sunt departe de creierul miniatural. Fiecare are o lungime mai mică de un milimetru, nu are multe structuri găsite într-un creier uman și conține aproximativ 10.000 de neuroni împreună cu celule de susținere - modelate după creierul anterior uman. Ei stau pe rețele multielectrozi în interiorul unui sistem care menține țesutul în viață în timp ce îi monitorizează răspunsurile electrice, permițând cercetătorilor să stimuleze și să înregistreze activitatea neuronală.

Protocolul de testare a urmat semnalul de la atingere la țesut până la clasificare. În primul rând, echipa a aplicat un senzor tactil celor 26 de litere ale alfabetului Braille, înregistrând datele pe care le-a produs fiecare literă. Aceste date au fost convertite în modele de stimulare electrică, care au fost livrate organoizilor. Cercetătorii au examinat apoi dacă activitatea neuronală rezultată ar putea dezvălui ce literă a fost prezentată - de fapt, dacă țesutul a „citit” semnalul care i-a fost dat.

Decodificarea a căzut la o mașină vectorială de suport, un algoritm simplu de învățare automată care sorta tiparele activității neuronale și le potrivea cu anumite litere. Un singur organoid a produs în mod constant un semnal decodabil în aproximativ 61% din timp. Când rezultatele a trei organoizi au fost combinate, precizia a crescut la aproximativ 83%.

Trei organoizi bat unul – și nimeni nu este sigur de ce

Rezultatul ansamblului este printre cele mai interesante descoperiri. Cercetătorii nu pot explica încă pe deplin de ce trei organoizi îl depășesc pe unul, deși bănuiesc că răspunsul constă în variația naturală: nu se dezvoltă doi organoizi exact pe aceeași cale.

„Diferiți organoizi pot avea conexiuni de rețea, stări de dezvoltare și activitate în curs ușor diferite, astfel încât aceeași intrare poate produce răspunsuri similare, dar nu identice”, a spus Liu. „Combinarea acestor răspunsuri ne poate oferi informații complementare pe care nu le-am obține de la un singur organoid. În același timp, dacă fiecare organoid se comportă diferit, în mod evident, este mai dificilă construirea unui sistem previzibil și standardizat”.

Echipa a subliniat, de asemenea, producția de țesut. Când oamenii de știință au adăugat zgomot artificial la semnalele Braille, decodarea din răspunsurile organoizilor s-a dovedit mai greu de păcălit decât decodificarea semnalelor degradate direct cu același algoritm. După procesarea de către organoizi, datele au păstrat suficientă structură pentru ca clasificatorul să aleagă litera corectă mai robust decât a permis intrarea brută zgomotoasă.

„După procesarea de către organoizi, datele tactile conțin încă suficiente informații pentru a clasifica literele Braille cu o bună acuratețe”, a spus Ward-Cherrier. „Combinarea rezultatelor mai multor organoizi a arătat, de asemenea, o îmbunătățire a performanței”.

De ce computerul biologic ispitește cercetătorii

Motivația este energia. Creierul uman funcționează cu aproximativ 20 de wați în timp ce efectuează calcule care necesită ordine de mărime mai multă energie electrică de la hardware-ul convențional - un decalaj care s-a extins pe măsură ce centrele de date AI se înmulțesc. Cipurile neuromorfe încearcă să surprindă eficiența creierului în siliciu, iar inteligența organoidă reprezintă versiunea mai radicală a aceluiași pariu: folosiți neuroni reali în loc să-i imitați.

Aplicațiile potențiale se concentrează pe robotică și sisteme autonome, unde fiecare watt contează și detectarea tactilă este esențială. Un senzor care ar putea descărca procesarea semnalului către neuronii vii – sau într-o zi să formeze o buclă închisă cu ei – ar putea remodela bugetul de putere al mașinilor care trebuie să perceapă și să reacționeze în timp real.

Atenție înainte ca titlurile să fugă

Echipa Bristol este explicită cu privire la ceea ce experimentul nu arată. Organoizii nu învățau; au răspuns la stimulare, dar cercetătorii nu au demonstrat schimbarea pe termen lung a țesutului. Sarcina a fost una singură tactilă, folosind o schemă de codificare fixă ​​și o măsură relativ simplă a activității neuronale.

„Am arătat că informațiile tactile pot fi codificate, procesate prin organoizi și decodificate, dar nu am demonstrat învățarea sau schimbările pe termen lung ale organoidelor”, a spus Liu.

Următorii pași, spune echipa, ajung dincolo de Braille. Cercetătorii sunt interesați de intrări tactile mai bogate, cum ar fi texturi și margini, și în cele din urmă de sarcini în buclă închisă în care un organoid primește feedback de la consecințele propriei sale rezultate - configurația care ar începe să testeze dacă țesutul viu se poate adapta la o sarcină, mai degrabă decât să se transmită prin ea.

Deocamdată, rezultatul este o dovadă inginerească: semnalele din lumea fizică pot pătrunde în țesutul neural viu și pot ieși din nou recunoscute pe cealaltă parte. Este o cale lungă de la un computer biohibrid, dar este genul de piatră de hotar lipsită de farmec - transducție fiabilă, precizie măsurabilă, bare de eroare sincere - pe care s-au construit și revoluțiile de calcul anterioare.

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →