Человеческий мозг — одна из самых сложных и мощных систем, известных на сегодняшний день. Благодаря миллиардам взаимосвязанных нейронов он способен обрабатывать огромное количество данных в режиме реального времени, позволяя нам воспринимать окружающую среду и руководить своими действиями.

Эта исключительная способность обрабатывать информацию вдохновила ученых на изучение механизмов работы мозга. В недавнем исследовании изучались возможности обработки хронологических данных посредством искусственного мозга — точнее, органоидов, состоящих из нейронов, выращенных из клеток, взятых из коры головного мозга крыс. Результаты исследования были опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Человеческий мозг: модульная архитектура для комплексной обработки информации

Мозг, шедевр эволюции, имеет сложную, организованную структуру, которая позволяет ему выполнять разнообразные когнитивные задачи. Ключевой особенностью этой архитектуры является ее модульная природа. Фактически, мозг организован в виде множества взаимосвязанных модулей, где нейроны образуют группы, отвечающие за выполнение определенных функций, таких как, например, управление телом.

Такая модульная организация позволяет органу эффективно выполнять различные задачи, такие как сенсорное восприятие, двигательный контроль и высшие когнитивные процессы. Каждый модуль вносит определенный вклад в обработку информации, создавая сложную, взаимозависимую нейронную сеть. Такая структура мозга является одним из ключевых элементов, которые увлекают исследователей и вдохновляют на разработку инновационных систем искусственного интеллекта.

Резервуарные вычисления: интересный подход для обработки хронологических данных

Резервные вычисления — метод вычислений, вдохновленный функционированием человеческого мозга, — был успешно использован в рамках данного исследовательского проекта. В основе концепции лежит идея использования «резервуара», состоящего из большого количества взаимосвязанных узлов, имитирующих взаимодействие между нейронами в мозге. Резервуар преобразует входные сигналы в более сложное и абстрактное представление.

В данном проекте эта техника была использована для декодирования ответов нейронов, записанных с искусственного мозга, выращенного в лаборатории. В качестве первого шага исследователи попытались записать нейронную активность искусственного мозга. Для этого они использовали флуоресцентную визуализацию кальция и оптогенетику — технику, которая заключается в управлении клеточной активностью с помощью света. Затем, используя резервуарные расчеты, они проанализировали полученные ответы нейронов. Цель заключалась в выявлении специфических закономерностей и характеристик в данных, относящихся к способности искусственного мозга классифицировать временные ряды — например, распознавать произнесенные числа.

Когда культивируемый искусственный мозг получает на вход звук, произнесенный человеком (число 0 здесь произносится как «zero» на английском языке), он преобразует входной сигнал в многоклеточный ответ. Затем ответный сигнал считывается линейным классификатором для классификации сигнала во временном ряду. Искусственный мозг на рисунке (в центре) спроектирован таким образом, чтобы расти в пределах четырех квадратов, соединенных тонкими линиями, напоминая модульную архитектуру. В этом эксперименте исследователи обнаружили, что такая модульность в культивируемом мозге улучшает эффективность классификации.

Многообещающие результаты

Результаты исследования были поразительными. Искусственный мозг продемонстрировал возможности краткосрочной цифровой памяти: он был способен удерживать информацию в течение нескольких сотен миллисекунд. Это было необходимо для выполнения задач по классификации временных рядов.

Исследователи также обнаружили, что чем выше модульность, тем лучше результаты классификации. Это означает, что модульная структура искусственного мозга играла ключевую роль в его способности обрабатывать информацию. Кроме того, искусственный мозг продемонстрировал хорошую способность фильтровать информацию и оптимизировать свою работу по классификации.

Это исследование позволило ученым лучше понять когнитивные процессы, связанные с обработкой информации. Оно также проложило путь к разработке новых вычислительных устройств, в частности процессоров, основанных на резервуарных вычислениях с использованием биологических нейронов.