Silicio smegenys

Skirtingai nuo daugumos neurologijos laboratorijų, Kwabena Boahen laboratorija Stanfordo universitete yra nepriekaištinga – nėra išsibarsčiusių pipečių ar sumaišytų cheminių butelių rinkinių. Vietoj to, ant pliko laboratorijos stendo yra atskira plokštė, kurioje yra labai ypatingas lustas. Tranzistoriai įprastoje kompiuterio lustoje yra išdėstyti taip, kad būtų užtikrintas maksimalus apdorojimo greitis; tačiau šis mikroprocesorius turi mažų tranzistorių grupes, skirtas imituoti neuronų elektrines savybes. Tranzistoriai yra išdėstyti taip, kad elgtųsi kaip ląstelės tinklainėje, sraigėje ar net hipokampe – vietoje giliai smegenyse, kuri rūšiuoja ir kaupia informaciją.

Kwabena Boahen yra Stanfordo universiteto bioinžinerijos docentė ir neurologijos laboratorijos, kuri sukūrė kompiuterio lustą, vadovė.

Boahenas yra nedidelės, bet augančios mokslininkų ir inžinierių bendruomenės dalis, kuri naudoja procesą, kurį jie vadina neuromorfavimu, kad sukurtų sudėtingas elektronines grandines, skirtas modeliuoti neuronų grandinių elgseną. Jų darbe naudojamos skirtingų smegenų dalių anatominės diagramos, sukurtos per ilgus ilgus viso pasaulio neuromokslininkų tyrimus su gyvūnais. Tikimasi, kad laidiniai smegenų modeliai suteiks įžvalgų, kurias sunku gauti naudojant esamus eksperimentinius metodus. Smegenys daro dalykus techniškai ir konceptualiai naujais būdais, kuriuos turėtume sugebėti ištirti, sako Rodney Douglas, Ciuricho Neuroinformatikos instituto profesorius. Jie gali gana be vargo išspręsti problemas, kurių dar negalime išspręsti naudodami didžiausius ir moderniausius skaitmeninius įrenginius. Vienas iš būdų tai ištirti yra sukurti aparatinę įrangą, kuri eina ta pačia kryptimi.

Ši istorija buvo mūsų 2007 m. gegužės mėn. numerio dalis

• Žr. likusią numerio dalį
• Prenumeruoti

Vienas iš labiausiai intriguojančių smegenų aspektų yra jų gebėjimas formuoti prisiminimus – tai, kas dešimtmečius žavi neurologus. Atrodo, kad šis pajėgumas yra įsišaknijęs hipokampe, kurio pažeidimas gali sukelti amneziją.

Išsamūs hipokampo ir kitų smegenų dalių neuronų tyrimai atskleidė, kaip nervinis elgesys sukelia prisiminimus. Neuronai koduoja informaciją elektros impulsų forma, kuri gali būti perduodama kitiems neuronams. Kai du sujungti neuronai pakartotinai šaudo glaudžiai vienas po kito, ryšys tarp jų sustiprėja, todėl pirmojo šaudymas padeda suaktyvinti antrąjį. Kadangi šis procesas, neuromokslininkams žinomas kaip Hebbian mokymasis, vyksta keliose gretimose ląstelėse, jis sukuria ryšių tarp skirtingų neuronų tinklus, koduoja ir susieja informaciją.

Multimedija

• Peržiūrėkite kompiuterio lusto demonstracinę versiją.

Kad geriau suprastų, kaip tai veikia, Boahenas ir absolventas Johnas Arthuras sukūrė lustą, pagrįstą hipokampo sluoksniu, žinomu kaip CA3. Manoma, kad CA3, esantis tarp dviejų kitų ląstelių sluoksnių, vieno, gaunančio įvestis iš žievės, ir kito, kuris vėl siunčia informaciją, yra vieta, kur iš tikrųjų vyksta atmintis – kur informacija saugoma ir susieta. Nurodydamas lusto architektūros schemą, Boahenas paaiškina, kad kiekviena lusto modelio ląstelė sudaryta iš tranzistorių grupės, skirtos imituoti neurono elektrinį aktyvumą. Silicio ląstelės yra išdėstytos 32 x 32 matricoje ir kiekviena iš jų užprogramuota taip, kad silpnai prisijungtų prie 21 gretimo langelio. Pirmiausia ryšiai tarp ląstelių yra išjungiami, imituojant tylias sinapses. (Sinapsė yra jungtis tarp neuronų; tyli sinapsė yra ta, kai, užsidegus tam tikrai nervinei ląstelei, ji perduoda nedidelį elektrinio aktyvumo pokytį savo kaimynams, tačiau to nepakanka, kad suaktyvintų elektrinio signalo sklidimą.)

Tačiau Boahenas paaiškina, kad lustas turi galimybę pakeisti šių ryšių stiprumą, imituodamas tai, kas vyksta su neuronais per Hebbian mokymąsi. Silicio elementai stebi, kada jų kaimynai užsidega. Jei ląstelė užsidega prieš pat jos kaimyną, sustiprėja užprogramuotas ryšys tarp dviejų ląstelių. Norime užfiksuoti asociatyviosios atminties funkciją, todėl norime, kad ryšiai tarp ląstelių įsijungtų arba išjungtų priklausomai nuo to, ar ląstelės aktyvuojamos kartu, sako Boahenas.

Sėdėdamas prie savo stalo su grandine plokšte ir nešiojamuoju kompiuteriu priešais save, Arthuras, kuris dabar yra Boaheno laboratorijos postdoc, demonstruoja lusto gebėjimą atsiminti. Pirmiausia jis siunčia elektrinius signalus į lustą iš nešiojamojo kompiuterio, kuris taip pat įrašo lusto silicio neuronų išvestį. Jis pakartotinai suaktyvina aktyvumą tik neuronuose, kurie masyve sudaro U formą; jo nešiojamojo kompiuterio ekrane rodomi šviesos blyksniai, atkuriantys tą modelį, atspindintį lusto veiklą. Kiekvienas neuronas užsidega šiek tiek skirtingu laiku, nuolat stebint savo 21 prijungto kaimyno šaudymą. Palaipsniui stiprėja ryšiai tarp neuronų, sudarančių U: lustas išmoko modelį. Kai Artūras suaktyvina aktyvumą tik viršutiniame kairiajame U kampe, šviesos blyksniai ekrane spontaniškai atkuria likusią modelio dalį, nes elektrinis aktyvumas plinta tarp lusto silicio neuronų. Lustas veiksmingai priminė likusią JAV dalį.

Stanfordo mokslininkai planuoja prie lusto pridėti schemą, kad ji taip pat modeliuotų hipokampo sluoksnį, vadinamą dantytu, kuris priima signalus iš žievės ir siunčia juos į CA3. Jie tikisi, kad šis modelis galės išsaugoti dar sudėtingesnius prisiminimus. Norime, kad galėtume suteikti jai A ir prisiminti visą abėcėlę, sako Boahen.

Komanda taip pat kuria kitus neuromorfinius lustus. Naujausias jos projektas – ir ambicingiausias neuromorfinis darbas iki šiol – yra žievės, naujausios mūsų smegenų dalies, modelis. Sudėtinga žievės struktūra leidžia mums atlikti sudėtingus skaičiavimo žygdarbius, tokius kaip kalbos supratimas, veidų atpažinimas ir ateities planavimas. Pirmos kartos modelio dizainą sudarys 16 lustų plokštė, kurių kiekvienoje yra 256 x 256 silicio neuronų masyvas.

Sukurdamas lustus, galinčius imituoti žievę, hipokampą ir tinklainę, Boahenas tikisi geriau suprasti smegenis ir galiausiai sukurti nervinius protezus, tokius kaip dirbtinė tinklainė. Kwabena yra vienas iš nedaugelio žmonių, besiskiriančių dviem požiūriais: tie, kurie nori sukurti geresnius lustus, ir tie, kurie nori suprasti smegenis, sako Terry Sejnowski, skaičiavimo neurologas iš Salk instituto La Jolla, Kalifornijoje. Manau, kad jis vienas iš tų žmonių, kurie lenkia savo laiką.

Emily Singer yra biotechnologijų ir gyvybės mokslų redaktorė Technologijų apžvalga .

paslėpti