Жасанды интеллекттің дамуы қаншалықты қарқынды болса да, қазіргі нейрондық желілер энергия тиімділігі жағынан биологиялық мидан әлі де айтарлықтай артта қалып отыр. Мысалы, алгоритмге физиканың қарапайым заңдарын үйрету үшін гигаватттаған электр энергиясы мен өндірістік қойма көлеміндей есептеу кластерлері қажет. Ал тірі жасушалар осындай міндеттерді ваттың аз ғана үлесін пайдаланып орындай алады, деп хабарлайды El.kz Cell Reports сайтына сілтеме жасап.
Негізгі айырмашылық олардың архитектурасында жатыр: биологиялық жүйке тіндері сырттан келетін ақпаратқа жауап ретінде өзара байланыстарын физикалық түрде қайта құра алады.
Калифорния университетінің зерттеушілері осы биологиялық есептеу қуатын тірі ағзадан бөліп алып, инженерлік міндеттерді шешуге қолдануға бола ма деген сұраққа жауап іздеді. Сол үшін олар тұйық биоэлектрондық жүйе жасап, зертханада өсірілген ми тінінің бөлігін нақты уақыт режимінде виртуалды объектіні басқаруға үйретті.
Денесі жоқ мидың мәселесі
Эксперимент үшін ғалымдар кортикальды органоидтар өсірді — бұл тышқанның эмбриондық дің жасушаларынан қалыптасқан үш өлшемді жасушалар шоғыры. Инкубаторда 30 күн ішінде бұл жасушалар өздігінен ұйымдасып, ми қыртысының архитектурасына ұқсас күрделі желіге айналды.
Алайда мұндай тіннің өздігінен есептеу үшін пайдасы жоқ. Себебі оның сыртқы ақпаратты қабылдайтын сезім мүшелері де, кері байланыс беретін бұлшықет жүйесі де жоқ.
Жасушаларды ақпарат өңдеуге мәжбүрлеу үшін оларды симулятормен байланыстыру қажет болды. Тестілеу ортасы ретінде автоматты басқару теориясындағы классикалық міндет — аударылған маятник таңдалды.
Бұл симуляцияда қозғалып тұратын арбаның үстіне тік таяқ орнатылған. Гравитация әсерінен ол үнемі құлап кетуге бейім болады. Басқарушы жүйенің міндеті — арбаны оңға немесе солға қозғалтып, таяқты тік күйде ұстап тұру. Бұл — өте тұрақсыз динамикалық жүйе, онда деректерді талдаудағы ең кішкентай кідірістің өзі таяқтың құлауына әкеледі.
Микроэлектродтар арқылы байланыс
Биологиялық материал мен компьютерлік кодты байланыстыру үшін жоғары тығыздықтағы микроэлектродтар матрицасы пайдаланылды. Бұл — бетінде мыңдаған микроскопиялық контактілері бар арнайы чип.
Органоид сол кремний негізіне орналастырылды. Соның арқасында инженерлер миллисекундтық дәлдікпен жекелеген нейрондардың электр импульстарын тіркеп, жасушалар желісінің нақты аймақтарына кері сигналдар жібере алды.
Сигналдарды «аудару тілі»
Тірі жасушалар виртуалды гравитациямен әрекеттесе алуы үшін ғалымдарға ақпаратты кодтау және декодтау жүйесін жасауға тура келді.
Алдымен жүйе органоидқа таяқтың орналасуы туралы ақпарат береді. Ол үшін чипте екі «кіріс» нейроны таңдалды. Виртуалды маятниктің ауытқу бұрышы математикалық түрде электр импульстарының жиілігіне айналдырылады.
Осылайша жасушалар ауытқуды электрлік ырғақ арқылы «сезеді».
Сонымен қатар компьютер органоидтағы екі «шығыс» нейронының белсенділігін тыңдайды. Егер бірінші нейрон екіншісінен жиі белсенсе — арба солға қозғалады. Ал керісінше болса — оңға.
Бастапқы хаос
Эксперименттің алғашқы минуттарында жүйе күткендей бейберекет жұмыс істеді. Нейрондық желі арқылы өткен сигналдарда ешқандай логика болмады.
Арба кездейсоқ қозғалып, виртуалды таяқ бірнеше секунд ішінде құлап қала берді. Сондықтан тінге оқыту алгоритмі қажет болды.
Электрлік пластикалылық арқылы үйрету
Адам ағзасында сәтті әрекеттер химиялық жолмен бекітіледі — мысалы, дофамин сияқты нейромедиаторлар бөлінеді. Ал Петри табақшасындағы органоидта мұндай «сыйақы жүйесі» жоқ.
Сондықтан инженерлер жүйке тінінің негізгі қасиетін — синапстық пластикалылықты қолданды. Ғылымда жоғары жиілікті электр импульстары нейрондар арасындағы байланыс күшін өзгерте алатыны белгілі.
Компьютер органоидтың жұмысын үнемі талдап отырды. Егер маятникті ұстап тұру уақыты қысқарса, жүйе оқыту режиміне өтеді. Сол кезде виртуалды таяқ құлаған сәтте нейрондардың белгілі бір тобына қысқа электрлік импульстар жіберіледі.
Бұл кездейсоқ әсер емес еді. Алгоритм машиналық оқыту принциптерін пайдаланып, қандай стимуляция комбинациялары маятникті ұзақ ұстап тұруға көмектескенін есептеп отырды. Тиімді сигналдар кейін жиірек қолданылды.
Нәтиже
Біртіндеп органоид сигналдарды өңдеу логикасын өзгерте бастады. Бейберекет реакциялардың орнына тұрақты басқару стратегиясы қалыптасты.
Маятникті ұстап тұру уақыты бірнеше секундтан ондаған секундқа, кейін минуттарға дейін ұзарды. Зерттеу көрсеткендей, нейрондық желі тек бұрышқа ғана емес, маятниктің құлау жылдамдығына да жауап беріп, күрделі болжау негізіндегі бақылау жүйесін қалыптастырды.
Бұл шынымен жасушалардың «ойлауы» ма?
Скептиктер мұндай тәжірибелерде есептеуді шын мәнінде компьютер немесе чип орындайды, ал жасушалар тек пассивті өткізгіш болуы мүмкін деп санайды.
Сондықтан ғалымдар фармакологиялық тексеру жүргізді. Эксперименттің қызған шағында қоректік ортаға NBQX және APV атты химиялық блокаторлар қосылды. Олар глутамат рецепторларын өшіреді — бұл нейромедиатор мидағы жады мен пластикалылыққа жауап береді.
Нәтиже бірден байқалды: органоидтың басқару қабілеті 64% төмендеді. Яғни ол үйренген дағдысын жоғалтып, қайтадан кездейсоқ әрекетке көшті.
Блокаторлар алынып тасталған соң органоид қайтадан үйреніп, маятникті теңгеруді жалғастырды. Бұл ақпаратты өңдеу мен бейімделу тірі синапстардың ішінде жүргенін дәлелдеді.
Ғылым үшін маңызы
Бұл тәжірибе екі ірі бағытқа жол ашады.
1. Биологиялық есептеу жүйелері
Тірі нейрондардың оқыту механизмдерін пайдалану арқылы болашақта биологиялық сопроцессорлар жасауға болады. Мұндай гибрид жүйелер деректерді жіктеу немесе роботтарды басқару сияқты міндеттерді қазіргі компьютерлерге қарағанда әлдеқайда аз энергия жұмсап орындай алады.
2. Нейрореабилитация
Зерттеу сыртқы электрлік сигналдардың нақты үлгілері нейрондық желіні белгілі бір мінез-құлық мақсатына жету үшін қайта құра алатынын көрсетті. Бұл инсульт немесе жарақат салдарынан зақымданған ми аймақтарын қалпына келтіруге арналған жаңа буын нейроимпланттарын жасауға көмектесуі мүмкін.
Болашақта мұндай құрылғылар ми тінін жаңа синапстық байланыстар құруға мәжбүрлеп, адамның жоғалған функцияларын қалпына келтіруге мүмкіндік беруі ықтимал.