Искусственный интеллект: разработан чип, имитирующий активность мозга
Последняя редакция: 23.04.2024
Весь контент Web2Health проверяется медицинскими экспертами, чтобы обеспечить максимально возможную точность и соответствие фактам.
У нас есть строгие правила по выбору источников информации и мы ссылаемся только на авторитетные сайты, академические исследовательские институты и, по возможности, доказанные медицинские исследования. Обратите внимание, что цифры в скобках ([1], [2] и т. д.) являются интерактивными ссылками на такие исследования.
Если вы считаете, что какой-либо из наших материалов является неточным, устаревшим или иным образом сомнительным, выберите его и нажмите Ctrl + Enter.
В течение многих десятилетий ученые мечтали создать компьютерную систему, которая смогла бы повторить талант человеческого мозга для изучения новых задач.
Ученые из Массачусетского технологического института теперь сделали важный шаг к достижению этой цели путем разработки компьютерного чипа, который имитирует механизм адаптации нейронов головного мозга в ответ на новую информацию. Это явление, известное как пластичность, как полагают ученые, лежит в основе многих функций мозга, включая обучение и память.
Около 400 транзисторов и кремниевый чип может имитировать деятельность одного синапса головного мозга - соединения между двумя нейронами, что способствует передачи информации с одного нейрона на другой. Исследователи ожидают, что этот чип поможет нейробиологам узнать гораздо больше о работе мозга, а также может быть использован в разработке нейронных протезов, таких как искусственная сетчатка, говорит руководитель проекта Чи-Санг Пун.
Моделирование синапсов
В головном мозге существует около 100 миллиардов нейронов, каждый из которых образует синапсы с большим количеством других нейронов. Синапс - промежуток между двумя нейронами (пресинаптические и постсинаптические нейроны). Пресинаптический нейрон выделяет нейромедиаторы, такие как глутамат и GABA, которые связываются с рецепторами на постсинаптической мембране клетки, активируя ионные каналы. Открытие и закрытие этих каналов приводит к изменению электрического потенциала клетки. Если потенциал изменяется достаточно резко, клетка запускает электрический импульс, названный потенциалом действия.
Вся синаптическая активность зависит от ионных каналов, которые контролируют поток заряженных ионов, таких как натрий, калий и кальций. Эти каналы также являются ключевыми в двух процессах, известных как долгосрочное потенцирование (LTP) и длительная депрессия (ООО), которые соответственно усиливают и ослабляют синапсы.
Ученые разработали свой компьютерный чип, так что транзисторы могут имитировать активность различных ионных каналов. В то время, как большинство чипов работают в двоичном режиме – «включение / выключение», электрические токи на новом чипе текут через транзисторы в аналоговом режиме. Градиент электрического потенциала заставляет поток течь через транзисторы так же, как ионы проходят через ионные каналы в клетке.
"Мы можем настроить параметры схемы для концентрации на конкретном ионном канале," говорит Пун. "Теперь у нас есть способ захватить каждый ионный процесс, который происходит в нейроне".
Новый чип представляет собой "существенный прогресс в усилиях по изучению биологических нейронов и синаптической пластичности на CMOS [комплементарный металло-оксид-полупроводник] чипе", говорит Деан Буономано, профессор нейробиологии в Университете Калифорнии из Лос-Анджелеса, добавив, что "уровень биологического реализма, впечатляет.
Ученые планируют использовать свой чип, чтобы создать системы для моделирования конкретных нейронных функций, таких как система зрительной обработки. Такие системы могли бы быть намного быстрее, чем цифровые компьютеры. Даже на компьютерных системах высокой производительности требуются часы или дни, чтобы смоделировать простые схемы мозга. С аналоговой системой чипа моделирование происходит быстрее, чем в биологических системах.
Другое потенциальное применение этих чипов, настройка взаимодействия с биологическими системами, таких как искусственная сетчатка и мозг. В будущем эти чипы могут стать стандартными блоками для устройств искусственного интеллекта, говорит Пун.
