Uzgojeni mozgovi čitaju Brailleovo pismo

Sitni, laboratorijski uzgojeni modeli ljudskog mozga mogli bi utrti put energetski učinkovitijim biohibridnim računalima, nakon što su istraživači sa Sveučilišta u Bristolu pokazali da mogu prenositi signale koji odgovaraju Brailleovom pismu.

U studiji, objavljenoj u časopisu Frontiers in Artificial Intelligence, moždani organoidi primali su signale od senzora koji je detektirao taktilne obrasce povezane s različitim Brailleovim slovima. Svako slovo proizvodilo je zaseban obrazac moždane aktivnosti koji je računalni dekoder mogao identificirati.

Dok su signali pojedinačnih organoida bili ispravno dekodirani u 61% slučajeva, kombiniranje tri organoida povećalo je točnost na 83%. Tim od tri člana također je bio bolji u razlikovanju signala od umjetne buke nego dekoder koji je radio izravno na prikrivenim signalima, bez sudjelovanja organoida.

Tianyi Liu, doktorand na Fakultetu inženjerske matematike i tehnologije Sveučilišta u Bristolu i prvi autor studije, rekao je: „Možemo uzeti informacije iz pravog taktilnog senzora, pretvoriti ih u oblik koji živa neuronska mreža može primiti, a zatim iz organoidnog odgovora dobiti značajne informacije. To nam daje praktičan način povezivanja umjetnih senzora s biološkim neuronskim sustavima, što je vrlo zanimljiv mogući put prema energetski učinkovitijem računalstvu.“

Biohibridni sustavi koje je testirao istraživački tim koriste moždane organoide postavljene na višeelektrodne nizove i unutar sustava koji održava organoide živima i prati njihove reakcije. Ovi organoidi su manji od milimetra i nemaju nekoliko struktura koje ima ljudski mozak, ali sadrže oko 10.000 neurona, kao i potporne stanice. Višeelektrodni nizovi omogućuju im primanje električnih signala.

Prvo su istraživači primijenili senzor koji bilježi taktilne podatke na 26 slova Brailleove abecede. Zatim su te podatke pretvorili u obrasce električne stimulacije i organoidima predstavili različite obrasce kako bi vidjeli hoće li proizvesti neuronsku aktivnost koja bi znanstvenicima mogla reći koji su podražaj primili.

Obrasci neuronske aktivnosti organoida klasificirani su pomoću jednostavnog algoritma strojnog učenja, koji je mogao sortirati obrasce i otkriti odgovaraju li zadani signali određenim slovima. Jedan organoid dosljedno je proizvodio signal koji se mogao točno dekodirati kao slovo oko 61% vremena. Međutim, tri organoida koja rade zajedno proizvela su prepoznatljiv signal oko 83% vremena.

Kako bi testirao robusnost, istraživački tim je primijenio različite filtere šuma na signale slova na Brailleovom pismu. Također su koristili isti stroj potpornih vektora kako bi usporedili dekodiranje organoidnih odgovora s izravnim dekodiranjem namjerno prikrivenih signala. Stroj koji dekodira izravno, bez sudjelovanja organoida, pokazao se lakšim za prevariti nego dekodiranje iz organoidnih odgovora - bio je manje sposoban identificirati signale slova među umjetnom bukom.

Istraživači naglašavaju da ovi eksperimenti ne pokazuju mogu li organoidi učiti tijekom vremena, već samo pokazuju da su organoidi primali i reagirali na Brailleove signale.