Brainoware: как учёные соединили живой мозг с электроникой, создав биокомпьютер

Статья в журнале Nature Electronics подробно описывает, как это работает. В основе системы — так называемые органоиды. Это не полноценный мозг, а выращенные из стволовых клеток трёхмерные структуры, имитирующие его ткани. Они не мыслят и не чувствуют. Но они содержат нейроны, способные обрабатывать сигналы. Исследователи соединили эти миниатюрные «мозги» с традиционной электроникой, создав мост между биологией и технологией.

Зачем это нужно? Дело в том, что и наш мозг, и искусственные нейросети работают по схожему принципу: передают информацию через сеть связанных узлов. Но мозг делает это несравненно эффективнее. Идея в том, чтобы дать органоидам возможность учиться и запоминать самостоятельно, без жёстких алгоритмических инструкций. Может, ключ к следующему поколению ИИ лежит не в коде, а в биологии?

Как учится Brainoware? Эксперимент с голосами

Учёные разместили органоид на специальной пластине с тысячами микроэлектродов. Затем они преобразовали аудиозаписи — голоса восьми человек, говорящих по-японски — в последовательности электрических импульсов и направили их в биологическую часть системы. Ответ «мини-мозга» считывали электродами и расшифровывали с помощью обычного алгоритма машинного обучения.

Задача была сложной: из 240 аудиозаписей выделить голос одного конкретного человека. Brainoware справилась с удивительной эффективностью. После всего двух дней тренировок точность распознавания достигла 78%. Это доказывает, что биологическая нейронная сеть способна к адаптивному обучению.

Вызовы, которые предстоит решить

Пока технология далека от совершенства. Первая и главная проблема — поддержание жизни и здоровья органоидов. Они хрупки и требуют идеальных условий. Вторая — энергопотребление. Хотя сама биологическая ткань тратит энергии ничтожно мало, колоссальные ресурсы уходят на её жизнеобеспечение: поддержание температуры, стерильности, подачу питательных веществ.

Исследователи надеются, что по мере развития области эти технические барьеры удастся преодолеть. Но даже в нынешнем виде потенциал Brainoware огромен.

Помимо гибридных вычислений, эта технология открывает фантастические возможности для нейробиологии. Можно создавать органоиды, моделирующие различные неврологические расстройства — например, болезнь Альцгеймера — и в реальном времени изучать, как они развиваются и как на них можно воздействовать. Мы получаем уникальное окно в работу человеческого мозга, не прибегая к инвазивным исследованиям. Будущее, где компьютеры и биология переплетаются, уже наступает.