Учёные вырастили крошечный человеческий мозг с подключением к ПК — он быстро научился решать уравнения и различать людей по голосу

Новая работа с живыми клетками человеческого мозга показала перспективность объединения живых тканей с компьютером. Колония живых нейронов обучалась быстрее искусственных моделей с почти таким же результатом. Если отбросить вопрос с этикой, до проблем с которой пока далеко, живые клетки человеческого мозга могут превзойти современные и будущие нейронные сети, работающие на кремниевых чипах, как по производительности, так и по экономическим соображениям.
С помощью стволовых клеток учёные вырастили так называемый органоид мозга — объёмную колонию клеток, повторяющих структуру нейронов и их связей в мозге. Это не первый и наверняка не последний эксперимент с живыми клетками, позаимствованными у человека. Ранее органоид мозга, например, научили игре в «Понг», с чем он успешно справился. В таких исследованиях самым сложным бывает донести информацию до «мозга» и считать её.
Группа профессора Го Фэня из Университета штата Индиана в Блумингтоне (США) предложила достаточно простое решение — они вырастили органоид на высокоплотном массиве электродов. Электроды, а это, по сути, компьютерный интерфейс, вносили данные в клетки «мозга» и считывали результат его последующей активности. Тем самым на практике была реализована такая архитектура спайковой (импульсной) нейросети, как резервуарная. Что происходило в массиве нейронов, учёным было неизвестно, но условно живая модель показала способность к быстрому обучению и расчётам.
,нейросети,наука,наука и техника,реактор новостной,geek,Прикольные гаджеты. Научный, инженерный и айтишный юмор,мозг,восстание машин
Свою нейросеть учёные назвали Brainoware. Система прошла двухдневное обучение на наборе из 240 аудиозаписей речи восьми японских мужчин, произносящих гласные звуки. После этого она смогла распознавать конкретный голос с точностью до 78 %. Также система смогла решать уравнения по отображениям Эно примерно с такой же точностью. На это ушло ещё четыре дня обучения. Более того, решение дифференциальных уравнений проходило с большей точностью, чем в случае искусственной нейронной сети без блока длинной цепи элементов краткосрочной памяти..
Живой искусственный «мозг» был не такой точный, как искусственные нейронные сети с длинной цепью элементов краткосрочной памяти, но каждая из этих сетей прошла 50 этапов обучения. Сеть Brainoware достигла почти таких же результатов менее чем за 10 % времени обучения, потраченного на обучение искусственных цепей.
Æ Ш M -vV- ■ К /0- ч п v% < 1 pi- - ■ Мш ив * 4*. V • ***, *дз PAXSVÁP2,нейросети,наука,наука и техника,реактор новостной,geek,Прикольные гаджеты. Научный, инженерный и айтишный юмор,мозг,восстание машин
(Мозг Brainoware в «возрасте» 7, 14, 28 дней и через несколько месяцев (нижний ряд в увеличенном виде))

«Могут пройти десятилетия, прежде чем будут созданы универсальные биокомпьютерные системы, но это исследование, вероятно, даст фундаментальное представление о механизмах обучения, развитии нервной системы и когнитивных последствиях нейродегенеративных заболеваний»,— мечтают авторы работы,опубликованнойв журналеNature Electronics.
сурс на русском || сурс на английском