Перспективное направление органоидного интеллекта получило серьёзный стимул к развитию — впервые выращенный из стволовых клеток человека массив нервной ткани смог разобраться со шрифтом Брайля, обработав тактильные данные до определения отдельных символов. Учёные заявляют, что это прорыв.
Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8 
Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered 
Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700 
Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги 
Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти 
Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года) 
Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном 
Срез тканей органоида нервной ткани (пример). Источник изображения: NASA
Исследователи из Бристольского университета (Bristol University) использовали органоиды переднего мозга размером менее миллиметра каждый, содержащие около 10 000 нейронов и вспомогательные клетки. Их выращивали на мультиэлектродных матрицах, позволяющих подавать электрические импульсы и регистрировать активность нервных клеток по всей площади колонии.
Данные для передачи в «мозг» формировались тактильным сенсором Evetac, с помощью которого сканировали комбинации выпуклых точек, соответствующих 26 буквам шрифта Брайля. Затем полученные данные преобразовывали в электрические импульсы, кодируя информацию в амплитуде, частоте и фазе сигнала, и подавали на органоиды (на электроды матрицы), а возникающую после этого нейронную активность регистрировали теми же электродами и передавали алгоритму машинного обучения на компьютере.
Для определения букв применялся метод опорных векторов (SVM), классифицирующий характерные узоры нейронной активности. Один органоид обеспечивал точность определения букв на уровне 61 %, а объединение данных трёх органоидов повышало её до 83 %. В дополнительном испытании система с органоидами оказалась устойчивее к искусственным помехам, чем алгоритм, непосредственно обрабатывавший зашумлённые входные данные, что даёт надежду на превосходство биологических систем в сфере обработки данных «живыми» нейронными сетями.
Стоит отметить, что учёные пока затрудняются сказать, почему совместная работа трёх органоидов дала лучший результат, чем одного. Одна из гипотез заключается в том, что различия в нейронных связях и активности отдельных структур позволяют получать взаимодополняющую информацию. Это как привлечь для наблюдений трёх разных людей, у которых будет свой индивидуальный взгляд на одну и ту же вещь, но в целом это создаст более полное представление о наблюдаемом объекте.
Также важно отметить, что эксперимент проводился без обратной связи о правильности распознавания букв. Органоиды получали информацию, но она не подкреплялась. Иначе говоря, обучения не происходило. Для учёных важно было понять принципиальную возможность обработки органоидами изначально тактильной информации, и они её показали.
В дальнейшем исследователи намерены изучать обработку других тактильных сигналов, включая информацию о текстуре и границах предметов, а также возможность создания замкнутых систем с обратной связью. Биогибридные вычисления рассматриваются как перспективное направление, однако практическое превосходство таких систем над обычными электронными процессорами пока не доказано, хотя очень хочется это сделать.
Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про окружающая среда
Источник: 3Dnews.ru
