- 13,858
- 20
- 8 Ноя 2022
Перспективы и вызовы биокомпьютерных технологий.
Исследователи из Индианского университета в Блумингтоне достигли значительного прогресса в области биокомпьютинга, создав систему под названием Brainoware, способную распознавать речь и решать математические задачи. Разработанная командой биоинженера Фэнга Го, эта система объединяет искусственно выращенные клетки мозга, подключенные к компьютеру.
Brainoware представляет собой скопление нейронов, полученных из специализированных стволовых клеток. Эти нейроны, основной компонент мозга, подключены к машинно-обучаемым алгоритмам через электроды. Органоид, как называют этот нейронный комок, имеет размер менее нанометра.
Уникальность Brainoware заключается в её способности различать голоса восьми человек по разным произношениям гласных, достигая точности в 78%. Кроме того, система успешно предсказывала Хенонову карту – математическую модель в области хаотической динамики, превзойдя при этом искусственную нейросеть.
Го подчеркивает важность этого исследования для развития искусственного интеллекта, используя органоиды для биокомпьютинга. Он отмечает, что одним из ключевых преимуществ биокомпьютинга является его энергоэффективность: в то время как искусственные нейросети потребляют миллионы ватт энергии в день, человеческий мозг функционирует всего на 20 ваттах.
Будущее применение биокомпьютерных систем может включать изучение неврологических заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, и даже декодирование мозговой активности во время сна, что открывает возможность записи снов.
Тем не менее, перед исследователями стоит ряд проблем, в том числе поддержание здоровья и питания органоидов. Го также подчеркивает необходимость обсуждения нейроэтических вопросов, связанных с использованием человеческих нейронных тканей в биокомпьютерных системах.
"Это лишь первый шаг, но исследование уже способствует пониманию механизмов обучения, нейронального развития и когнитивных последствий нейродегенеративных заболеваний", – заключил Го.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся .
Исследователи из Индианского университета в Блумингтоне достигли значительного прогресса в области биокомпьютинга, создав систему под названием Brainoware, способную распознавать речь и решать математические задачи. Разработанная командой биоинженера Фэнга Го, эта система объединяет искусственно выращенные клетки мозга, подключенные к компьютеру.
Brainoware представляет собой скопление нейронов, полученных из специализированных стволовых клеток. Эти нейроны, основной компонент мозга, подключены к машинно-обучаемым алгоритмам через электроды. Органоид, как называют этот нейронный комок, имеет размер менее нанометра.
Уникальность Brainoware заключается в её способности различать голоса восьми человек по разным произношениям гласных, достигая точности в 78%. Кроме того, система успешно предсказывала Хенонову карту – математическую модель в области хаотической динамики, превзойдя при этом искусственную нейросеть.
Го подчеркивает важность этого исследования для развития искусственного интеллекта, используя органоиды для биокомпьютинга. Он отмечает, что одним из ключевых преимуществ биокомпьютинга является его энергоэффективность: в то время как искусственные нейросети потребляют миллионы ватт энергии в день, человеческий мозг функционирует всего на 20 ваттах.
Будущее применение биокомпьютерных систем может включать изучение неврологических заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, и даже декодирование мозговой активности во время сна, что открывает возможность записи снов.
Тем не менее, перед исследователями стоит ряд проблем, в том числе поддержание здоровья и питания органоидов. Го также подчеркивает необходимость обсуждения нейроэтических вопросов, связанных с использованием человеческих нейронных тканей в биокомпьютерных системах.
"Это лишь первый шаг, но исследование уже способствует пониманию механизмов обучения, нейронального развития и когнитивных последствий нейродегенеративных заболеваний", – заключил Го.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Для просмотра ссылки Войди
- Источник новости
- www.securitylab.ru
