Моделі та платформи ШІ

Дослідники поділилися планом щодо “органоїдного інтелекту” та “біокомп’ютера”

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Дослідники університету Джонса Хопкінса поділилися своїм планом щодо створення “органоїдного інтелекту”. Команда працює над створенням “біокомп’ютера”, який буде працювати на людських мозкових клітинах, що, на їхню думку, може експоненційно розширити можливості сучасних обчислень і створити нові галузі вивчення.

Дослідження було опубліковано в журналі Frontiers in Science.

Поява біокомп’ютингу

Томас Хартунг – професор екологічних наук про здоров’я в університеті Джонса Хопкінса та школі громадського здоров’я Блумберга. Він очолює проєкт.

“Обчислення та штучний інтелект були рушійною силою технологічної революції, але вони наближаються до свого ліміту,” сказав Хартунг. “Біокомп’ютинг – це величезна робота з компактування обчислювальної потужності та збільшення її ефективності, щоб подолати наші поточні технологічні обмеження.”

Близько двох десятиліть дослідники використовували маленькі органоїди, тканини, вирощені в лабораторії, які нагадують повністю розвинені органи, для проведення експериментів над нирками, легенями та іншими органами без використання людських або тваринних тестів. Хартунг та його колеги в університеті Джонса Хопкінса працювали над мозковими органоїдами, які мають розмір точки від ручки та містять нейрони та інші елементи, які обіцяють підтримувати базові функції, такі як навчання та пам’ять.

“Це відкриває можливість дослідження того, як працює людський мозок,” сказав Хартунг. “Бо ви можете почати маніпулювати системою, робити речі, які ви не можете зробити з людським мозком з етичних причин.”

Хартунг почав вирощувати та збираючи мозкові клітини в функціональні органоїди в 2012 році, використовуючи клітини з людських шкіряних зразків, перепрограмованих у стан, подібний до ембріональних стовбурових клітин. Кожен органоїд містить близько 50 000 клітин, що приблизно відповідає розміру нервової системи мухи. Тепер він бачить можливість створення футуристичного комп’ютера з такими мозковими органоїдами.

Збільшене зображення мозкового органоїда, виробленого в лабораторії Томаса Хартунга, забарвленого для показу нейронів у магенті, ядер клітин у синьому, та інших клітин у червоному та зеленому. Зображення: Джессі Плоткін/Університет Джонса Хопкінса

Створення футуристичного комп’ютера з мозковими органоїдами

Згідно з Хартунгом, комп’ютери, які працюють на цьому “біологічному обладнанні”, можуть почати зменшувати вимоги до споживання енергії суперкомп’ютерів, які стають все більш нестійкими. Хоча комп’ютери обробляють розрахунки, що включають числа та дані, швидше, ніж люди, мозок значно розумніший у прийнятті складних логічних рішень, таких як розрізнення собаки та кота.

“Може знадобитися кілька десятиліть, перш ніж ми досягнемо мети створення чогось порівнянного з сучасними комп’ютерами,” сказав Хартунг. “Але якщо ми не почнемо створювати програми фінансування для цього, це буде значно складніше.”

Органоїдний інтелект також може революціонізувати дослідження з тестування ліків для неврологічних розладів та нейродегенерації.

Лена Смірнова – асистент професора екологічного здоров’я та інженерії в університеті Джонса Хопкінса, який спільно очолює дослідження.

“Ми хочемо порівняти мозкові органоїди від донорів з типовим розвитком та мозкові органоїди від донорів з аутизмом,” сказав Лена. “Інструменти, які ми розробляємо для біологічних обчислень, – це ті самі інструменти, які дозволять нам зрозуміти зміни в нейронних мережах, специфічних для аутизму, без використання тварин або доступу до пацієнтів, щоб ми могли зрозуміти основні механізми, чому пацієнти мають ці когнітивні порушення та порушення.”

Для оцінки етичних наслідків роботи з органоїдним інтелектом у команду було включено різноманітний консорціум вчених, біоетиків та членів громадськості.

Alex очолює новинні операції Unite.AI, що працюють на базі ШІ, поєднуючи журналістику, дослідження та автоматизацію, щоб підтримувати своєчасне та масштабоване висвітлення штучного інтелекту. Його робота допомагає забезпечити ефективне виявлення нових розробок у сфері ШІ, зберігаючи редакційні стандарти видання.