Органоиды мозга понимают шрифт Брайля, убедились ученые
Инженеры-робототехники из Бристольского университета проверили, насколько хорошо органоиды мозга понимают шрифт Брайля. Результаты эксперимента, который стал важным шагом к энергоэффективным биокомпьютерам будущего, обнародованы в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.
«Можно взять информацию с реального тактильного датчика, преобразовать ее в форму, которую способна воспринять живая нейронная сеть, и извлечь осмысленную информацию из отклика органоида. Это дает практический способ соединить искусственные датчики с биологическими нейронными системами, который представляют собой возможный путь к более энергоэффективным вычислениям», — считает ведущий автор статьи Тяньи Лю.
Эксперимент проводился удаленно. В швейцарской лаборатории FinalSpark выращивают органоиды переднего мозга человека, доступ к которым исследователи получают через интернет. Мини-мозги размером менее миллиметра содержат около 10 000 нейронов, а также вспомогательные клетки; к ним подключены мультиэлектродные матрицы для передачи входных и выходных данных.
Бристольские ученые напечатали доску с буквами шрифта Брайля. «Читала» их роборука с сенсором. Сигнал передавался в швейцарскую лабораторию, где декодировался органоидами.
Отклики органоидов классифицировались с помощью простого алгоритма машинного обучения — метода опорных векторов, который мог сортировать паттерны и определять, соответствуют ли данные сигналы конкретным буквам.
Один органоид хорошо, а три — лучше
Один органоид стабильно выдавал сигнал, который можно было точно декодировать как букву, примерно в 61% случаев. Объединение выходных сигналов трех органоидов повысило точность до 83%.
Пока неясно, почему три органоида работают лучше одного — возможно, дело в индивидуальных различиях между органоидами, которые дополняют друг друга.
«Разные органоиды могут иметь слегка различающиеся сетевые связи, стадии развития и текущую активность, поэтому один и тот же вход может вызывать похожие, но не идентичные отклики. Объединение этих откликов дает дополнительную информацию, которую мы не получили бы от одного органоида. В то же время, если каждый органоид ведет себя по-разному, это, очевидно, затрудняет создание предсказуемой и стандартизированной системы», — рассуждает Лю.
Чтобы усложнить задачу, применили разные шумовые фильтры к сигналам букв Брайля. С помощью того же метода опорных векторов сравнили декодирование по откликам органоидов с прямым декодированием намеренно зашумленных сигналов. Машинное декодирование напрямую, без участия органоидов, оказалось легче обмануть, чем расшифровку по откликам органоидов — оно хуже распознавало буквенные сигналы на фоне помех.
Что дальше
Эксперименты не показывают, могут ли органоиды учиться — они лишь демонстрируют, что органоиды принимали сигналы Брайля и реагировали на них, подчеркивают авторы.
«Мы показали, что тактильную информацию можно закодировать, обработать через органоиды и декодировать, но не продемонстрировали обучение или долговременные изменения в органоидах. Проверена пока одна тактильная задача с использованием фиксированной схемы кодирования и относительно простой меры нейронной активности. Следующий шаг — определенно выйти за рамки Брайля: нас интересуют такие вещи, как текстуры, края и разные виды прикосновений, и в конечном итоге — задачи с замкнутым циклом, где органоид получает обратную связь от того, что делает. Тогда станет понятно, может ли органоид действительно адаптироваться через опыт», — заключила исследовательница.
