A mesterséges intelligencia (MI) teljesítményének a fokozása céljából a kutatók a hagyományos gépi tanulást kombinálták az emberi agyszövet bonyolult 3D-s modelljeivel, vagyis laboratóriumban tenyésztett agyi organoidokkal. Ezekről a “mini agyakról” korábban már többször is szó esett (például lenti cikk), de röviden annyit érdemes ezekről tudni, hogy a mini agyak a alapvetően a sejtek miniatűr, tűhegynyi gyűjteményei, melyek az agykutatást (agyfejlődés tanulmányozása, különböző betegségek működése, gyógyszerek és mérgek hatásai) segítik.

Az emberi "miniagy" nyithat ajtót a jövő gyógyszereinek A miniagy tanulmányozása az orvostudományban nem újdonság. Viszont most kidolgoztak egy új, rettenetesen hatékony módszert ezek tanulmányozására. Mindez segíthet a személyre szabott gyógyszerek kifejlesztésében is.

A mostani kísérlet esetén tehát az alapvető különbség, hogy most ezek a mini agyak nem csak utánozzák az emberi agyat, de a számítási folyamatok kulcsfontosságú elemeivé is válnak. Habár a fentiekből talán kiderül, hogy ezek az organoidok sokkal egyszerűbbek, mint a tényleges emberi agy, mégis bizonyos fokú alkalmazkodóképességet és változást mutatnak az elektromos ingerekre adott válaszként, ami arra emlékeztet, ahogy az agyunk fejlődik az elektromos jelek hatására, ami a tanuláshoz elengedhetetlen mechanizmus – számol be róla a LiveScience.

A Nature Electronics folyóiratban megjelent tanulmány szerint a kísérletben a “reservoir computing” elnevezésű technikát alkalmazták – tehét az organoid egyfajta “tárhelyként” működik, amely az elektromos jeleken keresztül bevitt információkat tárolja és reagál is ezekre. A kutatók elektródákat használtak arra, hogy elektromos bemenettel lássák el az organoidot, és az információkat, például képeket vagy hangadatokat a stimuláció idő- és térbeli mintázatába kódolták. Ezután egy algoritmus megtanulta értelmezni az organoid válaszait ezekre az elektromos stimulációkra.

A kutatók a kísérlet során sikeresen betanították a hibrid algoritmust a beszédfelismeréssel és a matematikával kapcsolatos feladatok elvégzésére. A rendszer körülbelül 78%-os pontosságot mutatott a japán magánhangzók felismerésében, és jártasságot mutatott a matematikai problémamegoldásban is – bár ez utóbbi némileg elmaradt attól, amire a hagyományos gépi tanulási módszerek képesek.

Mivel ez az első hasonló jellegű kísérlet, így talán nem túlzás kijelenteni, hogy ez az első komolyabb lépés a bioszámítógépekhez vezető úton. A végső cél ugyanis olyan bioszámítógépek kifejlesztése, amelyek nemcsak energiahatékonyabbak, hanem képesek az agy bonyolult szerkezetét és funkcióit is utánozni. Mindez azonban nem holnap fog megvalósulni: az általános felhasználású bioszámítógépek megvalósítása évtizedekbe telhet. Ugyanakkor a technológia nem csak az MI, de az agyi terület kapcsán is tartogat érdekességeket: segíthet jobban megérteni az agy működését, és akár az olyan betegségek kialakulását és lefolyását is jobban feltérképezhetjük, mint az Alzheimer-kór.

További pozitív lehetőség, hogy az organoidok használata a számítástechnikai rendszerekben forradalmasíthatja a gyógyszer-tesztelést azáltal, hogy pontosabban ábrázolja az emberi reakciókat, amivel akár az etikai szempontból aggályos állatkísérleteket is kiválthatja.

(Kép: Pixabay/Placidplace)