Il “biocomputer” combina tessuto cerebrale coltivato in laboratorio con hardware elettronico.
Un sistema che integra le cellule cerebrali in una macchina ibrida può riconoscere le voci.
I ricercatori hanno costruito un biocomputer ibrido, combinando tessuto cerebrale umano coltivato in laboratorio con circuiti elettronici convenzionali, in grado di completare compiti come il riconoscimento vocale.
La tecnologia, descritta l’11 dicembre in Nature Electronics1, un giorno potrebbe essere integrata in sistemi di intelligenza artificiale (AI) o costituiscono la base di modelli migliorati del cervello nella ricerca sulle neuroscienze.
I ricercatori chiamano il sistema Brainoware. Utilizza organoidi cerebrali – fasci di cellule umane che imitano i tessuti che vengono utilizzati nella ricerca per modellare gli organi.
Gli organoidi sono costituiti da cellule staminali capaci di specializzarsi in diversi tipi di cellule.
In questo caso, sono stati trasformati in neuroni, simili a quelli presenti nel nostro cervello.
La ricerca mira a costruire “un ponte tra l’intelligenza artificiale e gli organoidi”, afferma il coautore dello studio Feng Guo, un bioingegnere dell’Università dell’Indiana Bloomington.
Alcuni sistemi di intelligenza artificiale si basano su una rete di nodi interconnessi, nota come rete neurale, in un modo simile a come funziona il cervello.
“Volevamo chiederci se possiamo sfruttare la rete neurale biologica all’interno dell’organoide cerebrale per l’informatica”, afferma.
Sfruttare le capacità intellettuali
Per realizzare Brainoware, i ricercatori hanno posizionato un singolo organoide su una piastra contenente migliaia di elettrodi, per collegare il tessuto cerebrale ai circuiti elettrici.
Hanno quindi convertito le informazioni in ingresso in uno schema di impulsi elettrici e le hanno consegnate all’organoide.
La risposta del tessuto è stata rilevata da un sensore e decodificata utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico.
Per testare le capacità di Brainoware, il team ha utilizzato la tecnica del riconoscimento vocale addestrando il sistema su 240 registrazioni di 8 persone che parlavano.
L’organoide ha generato un modello diverso di attività neurale in risposta a ciascuna voce.
L’intelligenza artificiale ha imparato a interpretare queste risposte per identificare chi parla, con una precisione del 78%.
Sebbene siano necessarie ulteriori ricerche, lo studio conferma alcune idee teoriche chiave che potrebbero rendere possibile un computer biologico, afferma Lena Smirnova, neuroscienziata dello sviluppo presso la Johns Hopkins University di Baltimora, nel Maryland.
Precedenti esperimenti hanno dimostrato che solo colture 2D di cellule neuronali sono in grado di eseguire compiti computazionali simili.
Questa è la prima volta che viene mostrato in un organoide cerebrale 3D.
Modello cerebrale migliore
La combinazione di organoidi e circuiti potrebbe consentire ai ricercatori di sfruttare la velocità e l’efficienza energetica del cervello umano per l’intelligenza artificiale, afferma Guo.
La tecnologia potrebbe essere utilizzata anche per studiare il cervello, afferma Arti Ahluwalia, ingegnere biomedico dell’Università di Pisa in Italia, perché gli organoidi cerebrali possono replicare l’architettura e la funzione di un cervello funzionante in modi che le semplici colture cellulari non possono.
Esiste il potenziale per utilizzare Brainoware per modellare e studiare disturbi neurologici, come il morbo di Alzheimer.
Potrebbe anche essere utilizzato per testare gli effetti e la tossicità di diversi trattamenti.
“Ecco dov’è la promessa; utilizzandoli si spera che un giorno possano sostituire i modelli animali del cervello”, afferma Ahluwalia.
Ma l’uso delle cellule viventi per l’informatica non è esente da problemi.
Un grosso problema è come mantenere in vita gli organoidi.
Le cellule devono essere coltivate e mantenute in incubatrici, cosa che sarà più difficile quanto più grandi saranno gli organoidi.
E compiti più complessi richiederanno “cervelli” più grandi, afferma Smirnova.
Per sfruttare le capacità di Brainoware, Guo afferma che i prossimi passi includono lo studio se e come gli organoidi cerebrali possano essere adattati per completare compiti più complessi e la loro progettazione per essere più stabili e affidabili di quanto lo siano ora.
Ciò sarà fondamentale se si vuole incorporarli nei microchip di silicio attualmente utilizzati nell’informatica basata sull’intelligenza artificiale, afferma.
Fonte: nature
Calcolo dei serbatoi di organoidi cerebrali per l’intelligenza artificiale
L’hardware informatico ispirato al cervello mira a emulare la struttura e i principi di funzionamento del cervello e potrebbe essere utilizzato per affrontare le attuali limitazioni delle tecnologie di intelligenza artificiale.
Tuttavia, i chip di silicio ispirati al cervello sono ancora limitati nella loro capacità di imitare completamente la funzione cerebrale poiché la maggior parte degli esempi sono costruiti su principi elettronici digitali.
Qui riportiamo un approccio hardware di intelligenza artificiale che utilizza il calcolo del serbatoio adattivo delle reti neurali biologiche in un organoide cerebrale. In questo approccio, chiamato Brainoware, il calcolo viene eseguito inviando e ricevendo informazioni dall’organoide cerebrale utilizzando un array multielettrodo ad alta densità.
Applicando la stimolazione elettrica spaziotemporale, si ottengono dinamiche non lineari e proprietà di memoria in dissolvenza, nonché apprendimento non supervisionato dai dati di addestramento rimodellando la connettività funzionale degli organoidi.
Illustriamo il potenziale pratico di questa tecnica utilizzandola per il riconoscimento vocale e la previsione di equazioni non lineari in un quadro di calcolo del serbatoio.
Fonte: nature
Feng GuoProfessore associato di Ingegneria dei sistemi intelligenti
Il dottor Feng Guo è entrato a far parte dell’Indiana University Bloomington come membro di facoltà presso il Dipartimento di ingegneria dei sistemi intelligenti.
Prima di unirsi all’IU, ha conseguito il dottorato di ricerca. in Ingegneria e Meccanica presso la Penn State e la sua formazione post-doc presso Stanford.
Il suo attuale interesse di ricerca si concentra sullo sviluppo di dispositivi, sensori e sistemi biomedici intelligenti basati su microfluidica, acustica e intelligenza artificiale per applicazioni traslazionali nei disturbi cerebrali e nei tumori.
Il dottor Guo ha pubblicato oltre 80 articoli (oltre 6000 citazioni) in riviste come Nature Methods, Nature Biomedical Engineering, Nature Communication, PNAS, Advanced Materials, Lab on a Chip, ecc. s New Innovator Award, l’Indiana CTSI GLUE Award, l’Outstanding Junior Faculty Award presso l’IU, il Luddy Faculty Fellow presso l’IU, la Dean Postdoctoral Fellowship presso la Stanford School of Medicine, ecc.
Fonte: luddy
