Mesterséges intelligencia: az agyi tevékenység szimulálására tervezett chip
Utolsó ellenőrzés: 18.05.2024
Minden iLive-tartalmat orvosi szempontból felülvizsgáltak vagy tényszerűen ellenőriznek, hogy a lehető legtöbb tényszerű pontosságot biztosítsák.
Szigorú beszerzési iránymutatásunk van, és csak a jó hírű média oldalakhoz, az akadémiai kutatóintézetekhez és, ha lehetséges, orvosilag felülvizsgált tanulmányokhoz kapcsolódik. Ne feledje, hogy a zárójelben ([1], [2] stb.) Szereplő számok ezekre a tanulmányokra kattintható linkek.
Ha úgy érzi, hogy a tartalom bármely pontatlan, elavult vagy más módon megkérdőjelezhető, jelölje ki, és nyomja meg a Ctrl + Enter billentyűt.
A tudósok évtizedek óta álmodtak olyan számítógépes rendszert létrehozni, amely az emberi agy tehetségét újrateremtheti új kihívások feltárására.
A Massachusetts Institute of Technology kutatói most fontos lépést tettek e cél elérése érdekében egy olyan számítógépes chip kifejlesztésével, amely imitálja az agyi neuronok adaptálására szolgáló mechanizmust az új információkra adott válaszként. Ezt a jelenséget, amelyet plaszticitásnak neveznek, a tudósok úgy vélik, hogy számos agyi funkciót, többek között a tanulást és a memóriát alapulnak.
Körülbelül 400 tranzisztor és egy szilícium-chip képes szimulálni az egyetlen agyszinapszis aktivitását - két neuron közötti kapcsolat, amely megkönnyíti az információ átadását az egyik neuronról a másikra. A kutatók arra számítanak, hogy ez a chip segíteni fogja az idegtudósokat abban, hogy többet megtanuljanak az agy munkájáról, és felhasználhatók neurális protézisek, például mesterséges retina kialakulásában is, mondta Chi-Sang-poon projektmenedzser.
A szinapszisok szimulációja
Az agyban körülbelül 100 milliárd neuron van, amelyek mindegyike szinapszisokat képez számos más neuronnal. Szinapszis - a két neuron (preszinaptikus és posztszinaptikus neuronok) közötti rés. A preszinaptikus neuron a neurotranszmittereket, például a glutamátot és a GABA-t szekretálja, amely a sejt posztszinaptikus membránján lévő receptorokhoz kötődik, és aktiválja az ioncsatornákat. Ezeknek a csatornáknak a megnyitása és zárása a sejt elektromos potenciáljának megváltozását eredményezi. Ha a potenciálisan drasztikusan megváltozik a potenciál, akkor a sejt egy elektromos impulzust vált ki, akit cselekvési potenciálnak neveznek.
Minden szinaptikus aktivitás az ioncsatornáktól függ, amelyek szabályozzák az ionok, például a nátrium, a kálium és a kalcium áramlását. Ezek a csatornák kulcsfontosságúak a hosszú távú potencírozás (Long Term Potentiation, LTP) és a hosszú távú depresszió (LLC) esetében is, amelyek erősítik és gyengítik a szinapszisokat.
A tudósok saját számítógépes chipet fejlesztettek ki, így a tranzisztorok képesek utánozni a különböző ioncsatornák aktivitását. Miközben a legtöbb zseton bináris üzemmódban működik - "be / ki", az új chip áramellátása analóg üzemmódban áramlik át a tranzisztorokon. Az elektromos potenciál gradiense az áramot a tranzisztorokon átáramlik, ugyanúgy, ahogyan az ionok átjutnak a cellában lévő ioncsatornákon.
"Meg tudjuk állítani az áramköri paramétereket a koncentrációra egy adott ioncsatornán" - mondja Poon. "Most van módunk arra, hogy minden ionfolyamatot megragadjunk, ami a neuronban történik."
Az új chip egy „jelentős előrelépés az erőfeszítéseket, hogy a tanulmány a biológiai neuronok és a szinaptikus plaszticitás CMOS [komplementer fém-oxid-félvezető] chip”, mondja Dean Buonomano professzor neurobiológia, a University of California, Los Angeles, hozzátéve, hogy „a megfelelő biológiai realizmus , lenyűgöző.
A tudósok azt tervezik, hogy a csipüket olyan rendszerek létrehozására tervezik, amelyek bizonyos idegi funkciók - például vizuális feldolgozó rendszer - modellezésére szolgálnak. Az ilyen rendszerek sokkal gyorsabbak lehetnének, mint a digitális számítógépek. Még a nagy teljesítményű számítógépes rendszereken is szükség van órákra vagy napokra az egyszerű agyi áramkörök szimulálására. Az analóg chip rendszerrel a szimuláció gyorsabb, mint a biológiai rendszerekben.
Ez a forgács egy másik lehetséges alkalmazása, a biológiai rendszerekkel való kölcsönhatás beállítása, például a mesterséges retina és az agy. A jövőben ezek a forgácsok a mesterséges intelligencia eszközök szabványos blokkjává válhatnak, mondja Poon.
