Sztuczna inteligencja: opracowano chip, który naśladuje aktywność mózgu

Od dziesięcioleci naukowcy marzyli o stworzeniu systemu komputerowego, który mógłby odtworzyć zdolność ludzkiego mózgu do uczenia się nowych problemów.

Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology poczynili teraz ważny krok w kierunku osiągnięcia tego celu, opracowując chip komputerowy, który naśladuje sposób, w jaki neurony mózgu dostosowują się w odpowiedzi na nowe informacje. Uważa się, że zjawisko to, znane jako plastyczność, leży u podstaw wielu funkcji mózgu, w tym uczenia się i pamięci.

Z około 400 tranzystorami krzemowy chip może naśladować aktywność pojedynczej synapsy mózgowej – połączenia między dwoma neuronami, które ułatwia przesyłanie informacji z jednego neuronu do drugiego. Naukowcy spodziewają się, że chip pomoże neurobiologom dowiedzieć się znacznie więcej o tym, jak działa mózg, a także może być używany do opracowywania protez neuronowych, takich jak sztuczne siatkówki, mówi kierownik projektu Chi-Sang Poon.

Modelowanie synaps

W mózgu znajduje się około 100 miliardów neuronów, z których każdy tworzy synapsy z wieloma innymi neuronami. Synapsa to przestrzeń między dwoma neuronami (neuronami presynaptycznymi i postsynaptycznymi). Neuron presynaptyczny uwalnia neuroprzekaźniki, takie jak glutaminian i GABA, które wiążą się z receptorami na błonie postsynaptycznej komórki, aktywując kanały jonowe. Otwieranie i zamykanie tych kanałów powoduje zmianę potencjału elektrycznego komórki. Jeśli potencjał zmienia się wystarczająco drastycznie, komórka wyzwala impuls elektryczny zwany potencjałem czynnościowym.

Cała aktywność synaptyczna zależy od kanałów jonowych, które kontrolują przepływ naładowanych jonów, takich jak sód, potas i wapń. Kanały te są również kluczowe w dwóch procesach znanych jako długotrwałe wzmocnienie (LTP) i długotrwałe obniżenie (LTD), które odpowiednio wzmacniają i osłabiają synapsy.

Naukowcy zaprojektowali swój chip komputerowy tak, aby tranzystory mogły naśladować aktywność różnych kanałów jonowych. Podczas gdy większość chipów działa w trybie binarnym włącz/wyłącz, prądy elektryczne na nowym chipie płyną przez tranzystory w trybie analogowym. Gradient potencjału elektrycznego powoduje, że prąd przepływa przez tranzystory w taki sam sposób, w jaki jony płyną przez kanały jonowe w komórce.

„Możemy dostroić parametry obwodu, aby skupić się na konkretnym kanale jonowym” — mówi Poon. „Teraz mamy sposób na uchwycenie każdego procesu jonowego, który zachodzi w neuronie”.

Jak twierdzi Dean Buonomano, profesor neurobiologii na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles, nowy układ to „znaczący postęp w badaniach nad neuronami biologicznymi i plastycznością synaptyczną na układzie CMOS [układ oparty na komplementarnych metalach, tlenkach i półprzewodnikach]”, dodając, że „poziom realizmu biologicznego jest imponujący”.

Naukowcy planują użyć swojego chipa do stworzenia systemów symulujących określone funkcje neuronowe, takie jak system przetwarzania obrazu. Takie systemy mogą być znacznie szybsze niż komputery cyfrowe. Nawet wydajne systemy komputerowe potrzebują godzin lub dni, aby symulować proste obwody mózgowe. Dzięki analogowemu systemowi chipa symulacje są szybsze niż w systemach biologicznych.

Innym potencjalnym zastosowaniem tych chipów jest dostosowywanie interakcji z systemami biologicznymi, takimi jak sztuczne siatkówki i mózgi. W przyszłości chipy te mogą stać się elementami konstrukcyjnymi urządzeń sztucznej inteligencji, mówi Poon.