Cyborg-computer die AI en menselijke hersencellen combineert, werkt echt

Heb je ooit nagedacht over een wereld waarin kunstmatige intelligentie menselijke hersencellen ontmoet? Dit lijkt misschien ver in de toekomst, hoewel de technologie vooruitgaat en verrassend is naarmate de tijd verstrijkt. Dit scenario voelt echter reëler en actueler dan ooit.

Onderzoekers creëerden in feite een brein met behulp van stamcellen en verbond deze met a inteligência kunstmatig, het creëren van een soort cyborgcomputer. Ondanks dat er een aantal uitdagingen in het verschiet liggen, lijkt het erop dat we op het punt staan ​​een nieuw technologietijdperk binnen te gaan, waarin mensen en kunstmatige intelligentie zich vermengen op de manier die velen decennia geleden voor ogen hadden.

De eerste hybride computer

In de jaren 2010 begonnen onderzoekers hersenorganoïden te ontwikkelen uit stamcellen. Daarom weten we niet meer waartoe deze cellen in staat zijn om een ​​revolutie teweeg te brengen in de gezondheidszorg.

Geavanceerde geïnduceerde pluripotente stamceltechnologie (iPSC) wordt gebruikt om 3D-modellen te maken in een poging gecompliceerde neurologische ziekten beter te begrijpen. Dit is superbelangrijk, vooral omdat muismodellen, zelfs als ze worden uitgebreid met gehumaniseerde sequenties, de kenmerken van de ziekte van Alzheimer niet volledig kunnen repliceren. Deze hersenorganoïden, die eigenlijk op ‘mini-hersenen’ lijken die in het laboratorium zijn gemaakt, kunnen dus niet alleen de omgeving nabootsen van hersenen die zijn getroffen door de degeneratieve ziekte, maar omvatten ook belangrijke onderdelen, zoals astrocyten, bloedvaten en ontregelde microglia. , die cruciaal zijn om te begrijpen hoe de ziekte vordert. Bovendien zijn ze ook heel nuttig bij het onderzoeken van nieuwe medicijnen.

Als we ze nu combineren met kunstmatige intelligentie, ontstaat er een superinteressant partnerschap in computationeel onderzoek. Deze unie verbetert niet alleen wat we weten over neurologische aandoeningen, maar geeft ook aan dat we een zeer opwindende fase in de machine learning-technologie ingaan. Met dit in gedachten hebben onderzoekers van Indiana Universiteit Bloomington (UIB), in de Verenigde Staten, slaagde erin een hele prestatie te leveren door uit stamcellen een hersenorganoïde te kweken en deze nauwkeurig te combineren met kunstmatige intelligentie.

Aanvankelijk zou dit, met een nauwkeurigheidspercentage van 51%, een cyborgcomputer zijn die is gemaakt en opgeroepen Hersenwaar, toonde constante vooruitgang bij het testen en behaalde een nauwkeurigheid van 78%, vooral na rigoureuze training. Kortom, deze resultaten geven aan dat de AI-computer mogelijk het vermogen heeft om te leren en zich aan te passen wanneer hij elektrisch wordt gestimuleerd. Er wordt gesuggereerd dat het vermogen ervan verband houdt met neurale plasticiteit, een eigenschap die het vermogen van neuronen benadrukt om zichzelf te reorganiseren als reactie op ervaring of letsel, wat een wenselijk kenmerk is voor computerapparatuur.

Toepassing in de praktijk

Maar hoe gebeurde alles in de praktijk? Voor testdoeleinden is de Hersenwaar werd onderworpen aan een spraakherkenningstaak, waarbij hij werd uitgedaagd geluiden te identificeren. Met 240 audiofragmenten van acht sprekers die Japanse klinkers uitspraken, reageerde hij, en een kunstmatige intelligentie werd getraind om de spreker te voorspellen op basis van neurale signalen van de hersenorganoïde.

Naast zijn vaardigheid in spraakherkenning, werd hij ook uitgedaagd om de spraak te voorspellen Kaart van Henon, een wiskundig model dat bekend staat als een beetje verwarrend. Verrassend genoeg zijn de prestaties van Hersenwaar het was zelfs beter dan de traditionele lineaire regressietechniek, die wordt gebruikt om voorspellingen te doen op basis van bekende informatie. Om de algemene fysieke eigenschappen ervan te beoordelen, werden andere tests uitgevoerd, waaronder ruimtelijke informatieverwerking en transiënt geheugen. Ze zijn gemaakt door de reactie van ONN's (kunstmatige neurale netwerken) op pulserende stimuli met verschillende tijden en spanningen te analyseren, wat een enorme veelzijdigheid benadrukte.

Bovendien maakte de AI-computer ook deel uit van een computermodel dat bestond uit invoerlagen, een reservoir en een uitvoerlaag. Wetenschappers hebben dit model gebouwd door de hersenorganoïde – een ‘minibrein’ gemaakt van menselijke stamcellen – in een matrix vol elektroden te plaatsen. Het fungeerde als verwerkingscentrum en liet verschillende hersencellen en elektrische activiteit zien. Door de invoerlaag werden signalen naar de organoïde gestuurd, die in de loop van de tijd temporele informatie omzet in elektrische patronen.

uitslagen

Bij complexere uitdagingen kan de Hersenwaar Het overtrof eerder bekende methoden en demonstreerde zijn vitale afhankelijkheid van de organoïde. Het ontbreken daarvan resulteerde in een nulscore in de regressieanalyse, wat het cruciale belang van de bijdrage van de organoïde aan het efficiënt functioneren van het systeem benadrukte. De hermodellering van functionele connectiviteit tijdens de training gaf ook duidelijk de aanzet tot leren zonder toezicht. Dit betekent dat tijdens de training de verbindingen tussen verschillende delen van het minibrein (organoïde) zijn gewijzigd, wat aangeeft dat het trainingsproces een vorm van leren op gang bracht waarbij het systeem zich zelfstandig aanpast, zonder direct toezicht voor elk individu. wijziging. Dit aanpassingsvermogen is een interessant kenmerk in de context van het onderzoek.

Het is echter belangrijk om te benadrukken dat ondanks de veelbelovende vooruitgang de mens-computerbenadering nog steeds voor aanzienlijke uitdagingen staat, zoals op de een of andere manier te verwachten was. We bevinden ons immers nog steeds in de ontdekkingsfase van kunstmatige intelligentie. De productie en het onderhoud van organoïden, het energieverbruik van randapparatuur, het gebruik van platte en stijve meerelektrode-arrays en het gebrek aan efficiënte tools voor gegevensbeheer vormen obstakels die moeten worden overwonnen.

Toch zien we, gegeven dit scenario, een toekomst waarin gepersonaliseerde en efficiënte systemen, geïnspireerd door het brein, kunnen worden ontwikkeld. Met geavanceerde brein-machine-interfaces en verbeterde databeheersoftware wordt verwacht dat er een grotere toepasbaarheid en nauwkeurigheid zal worden bereikt, waardoor de volgende generatie kunstmatige intelligentie-technologieën vorm zal krijgen.

AI met hersencellen kan worden geïnterpreteerd als het startpunt voor de ontwikkeling van meer geavanceerde en veel innovatievere biocomputernetwerken.

Bekijk de video op het Showmetech-kanaal:

Zie ook: Student ontwikkelt kunstmatige intelligentie die gebarentaal in realtime vertaalt

Fontes: Vrijdenken, labiotech

Beoordeeld door Glaucon Vital op 29-1-24.