Исследователи Университета Тохоку, Япония, достигли значительного прорыва, демонстрируя потенциал "искусственного мозга", который выращивается в лаборатории, для улучшения обработки хронологических данных с использованием инновационной концепции "вычисление резервуара". Это исследование предоставило новые важные знания о функционировании нейронных сетей, ставшей ключевой областью научных исследований.
Человеческий мозг, сложнейшая и мощная система, поражает своими способностями обрабатывать огромные объемы информации в реальном времени. Он позволяет нам воспринимать окружающий мир и управлять нашим поведением благодаря миллиардам взаимосвязанных нейронов.
Все это вдохновило ученых изучать механизмы работы мозга, и они обратили свои взоры на возможность обработки хронологических данных при помощи искусственного мозга. Для этого они использовали органоиды, состоящие из выращенных из клеток коры головного мозга крыс нейронов. Эти органоиды являются моделями мозга в лабораторных условиях. Результаты исследования были опубликованы в престижном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Особенностью человеческого мозга является его модульная архитектура, представляющая сложную организацию взаимосвязанных модулей, каждый из которых отвечает за определенные функции, такие как сенсорное восприятие или двигательный контроль. Эти модули создают сложную, взаимозависимую нейронную сеть, которая позволяет мозгу эффективно выполнять различные задачи.
Для исследования использовались резервуарные вычисления - метод вычислений, вдохновленный работой человеческого мозга. Он основан на использовании "резервуара", состоящего из множества взаимосвязанных узлов, которые имитируют взаимодействие между нейронами в мозге. Резервуар преобразует входные сигналы в более сложное и абстрактное представление.
В ходе исследования ученые использовали эту технику для декодирования ответов нейронов, записанных с органоидов искусственного мозга. Сначала они записали нейронную активность, используя флуоресцентную визуализацию кальция и оптогенетику, позволяющую управлять активностью клеток с помощью света. Затем, применяя резервуарные вычисления, они анализировали полученные ответы. Исследователи стремились выявить закономерности и характеристики данных, связанных с способностью искусственного мозга классифицировать хронологические данные, такие как распознавание произнесенных чисел.
Это исследование представляет собой значимый шаг в направлении понимания работы нейронных сетей и демонстрирует потенциал "искусственного мозга" для обработки сложных хронологических данных, что имеет важные практические применения для разработки инновационных систем искусственного интеллекта.
0コメント