X

Laadi alla uus Eesti Raadio äpp, kust leiad kõik ERRi raadiojaamad, suure muusikavaliku ja podcastid.

Ajurakkudest arvuti suutis hääli eristada

Katseklaasis kasvatatud organoid reageerib elektrilistele signaalidele samamoodi nagu päris aju.
Katseklaasis kasvatatud organoid reageerib elektrilistele signaalidele samamoodi nagu päris aju. Autor/allikas: Indiana Bloomingtoni Ülikool

Katseklaasis kasvatatud inimese ajurakud arvutikiibiga lõiminud USA teadlased leidsid, et hübriidsüsteem suudab lahendada matemaatikaülesandeid ja tuvastada inimkõnet. Töörühm loodab, et tulevikus võiksid sarnased süsteemid kiirendada tehisaru treenimist ja säästa ka energiat.

Viimase kümnendi saavutuste toel on saanud katseklaasis tüvirakkudest kolmemõõtmeliste väikeste aju meenutavate rakukämpude kasvatamisest üha tavapärasem nähtus. Valdavalt kasutatakse neid erinevate närvisüsteemihaiguste uurimiseks. Indiana Bloomingtoni Ülikooli teadlased otsustasid kasutada taolisi ajuorganoide aga poolbioloogiliste arvutite ehitamiseks. Ehkki ränist arvutikiipidega saab lüüa näiteks kiiresti kokku suuri numbreid, suudab inimaju analüüsida keerukat infot energiatõhusamalt.

Feng Guo lähtus kolleegidega poolbioloogilise arvuti Brainoware loomisel eeldusest, et katseklaasis kasvatatud organoid reageerib elektrilistele signaalidele samamoodi nagu päris aju. Nõnda asetasid nad miniaju tuhandete elektroodidega kaetud plaadile. Töörühm muundas sellele töödelda antava info elektrisignaalide jadaks ja mõõtis seejärel ajukoe reageeringut. Selle arusaadavaks muutmiseks kasutas Guo just selleks loodud masinõppealgritmi.

Lahenduse võimete proovile panemiseks laskis töörühm analüüsida süsteemil 240 kõnesalvestist. Kaks päeva kestnud treeningu järel suutis organoid määrata 78-protsendilise täpsusega, milline kaheksast inimesest parasjagu jaapani täishäälikuid hääldas. Näitaja jääb tänapäevastele tipptasemel süsteemidele oluliselt alla.

Samas oli Brainoware universaalne ja plastiline. Poolbioloogiline arvuti suutis lahendada ka matemaatilisi võrrandeid ja ennustada, milline näeb välja nn Henoni kujutis. Viimase näol on tegu ühe kõige enam uuritud kaootilist käitumist ilmutava muutuva süsteemiga. Lahendus andis seejuures veidi täpsemaid tulemusi kui ilma lühimäluta tehisnärvivõrk. Mäluseadmega tehisnärvivõrk oli Brainoware'ist täpsem, ent sarnaste tulemuse saavutamiseks kulus viimase treenimiseks suurusjärgu võrra vähem aega.

Töörühm sõnul pole võimalik tulemuste sõnul veel öelda, kas hübriidsüsteem suudab töödelda sarnase sisuga infot ka pikemas plaanis ja seda talletada. Samuti pole veel kindel, kas sama miniaju suudab õppida korraga selgeks mitme erineva sisuga ülesande lahendamist. Ühtlasi kujutab väljakutset veel organoidide elus hoidmine. Mida keerukamaid ülesandeid lahendada vaja on, seda suurem peab olema ka rakukämp. Selle sügavamate kihtide toitainete ja hapnikuga varustamiseks tuleb luua erilahendusi.

Isegi kui poolbioloogilised arvutid võivad olla veel tulevikumuusika, võib olla töörühma sõnul vahepeal süsteemist kasu inimaju uurimisel. Organoidi ehitus meenutab ja töötab päris ajule sarnasemalt kui kahemõõtmelised katseklaasil kasvavad rakustruktuurid.

Feng Guo loodab aga kolleegidega edaspidi uurida, kas ajuorganoididega saab lahendada ka keerukamaid ülesandeid ja kuidas muuta süsteemi töökindlamaks. Pikemas plaanis võiksid saada need aga osaks tehisintellektil põhinevaid rakendusi jooksutavast riistvarast. Muu hulgas võimaldaks see Guo sõnul vähendada suurusjärkude võrra TI-süsteemide energiatarvet.

Uuring ilmus ajakirjas Nature Electronics.

Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa

Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: