Срез тканей органоида нервной ткани
Исследователи из Бристольского университета научили крошечные органоиды переднего мозга человека различать буквы шрифта Брайля. Работу инженеров Тяньи Лю, Хеммы Филамор и Бенджамина Уорда-Черрье описывает научная статья, выложенная на сервере препринтов arXiv. Эксперименты шли на облачной платформе швейцарской компании FinalSpark: она выращивает живые нейронные структуры и называет бристольское исследование первой научной публикацией своего пользователя.
Органоид — это выращенный из стволовых клеток комочек нервной ткани диаметром около полумиллиметра. В нем есть зрелые нейроны и вспомогательные клетки мозга, а живет такая структура в подходящих условиях до 100 дней. Каждый органоид лежал на матрице из восьми электродов. Через них ученые подавали электрические импульсы и записывали ответную активность нейронов.
Буквы ощупывал робот-манипулятор с оптическим тактильным датчиком Evetac. Он «чувствует» прикосновение с помощью камеры, которая фиксирует только изменения в кадре. Команда прогнала через систему все 26 букв английского алфавита на пяти разных глубинах нажатия и собрала 1300 записей. Данные датчика переводили в импульсы по четырем параметрам: их числу, силе тока, длительности и задержке. Так органоид получал сигналы о силе и моменте касания.
Затем ответы нейронов обрабатывал классификатор на основе метода опорных векторов. Это классический алгоритм машинного обучения, который сортирует данные по группам. Один органоид позволил распознать букву в среднем в 61% случаев, хотя при случайном угадывании точность не превысила бы 4%. Когда объединили ответы трех органоидов, точность выросла до 83%.
Связка из трех органоидов лучше переносила и искусственные помехи: шум, пропуски данных и резкие выбросы. При самых сильных искажениях ее точность падала максимум на 18%, у одиночного органоида — на 26,5%.
Авторы считают такие системы перспективными «биогибридными» вычислителями с низким энергопотреблением. Они напоминают, что человеческий мозг обходится примерно 20 Вт, а нейроморфным кремниевым системам, по оценкам, при масштабировании до сопоставимых задач понадобились бы киловатты и больше. Но цифр энергопотребления самих органоидов в работе нет, и сравнения с обычными алгоритмами распознавания исследователи не проводили. Ограничения они признают и сами. Восьми электродов мало для детальной картины активности, а обучение пока идет без обратной связи: органоиды не подстраиваются под результат. Дальше команда хочет перейти на более плотные матрицы электродов и замкнутые системы с обратной связью. В будущем такие разработки могут пригодиться в робототехнике и нейропротезах.
Ранее мы рассказывали, как ученые создали гибридный мозг на основе человеческих нейронов.
Источник новости: hi-tech.mail.ru
