Visi iLive saturs ir medicīniski pārskatīts vai pārbaudīts, lai nodrošinātu pēc iespējas lielāku faktisko precizitāti.
Mums ir stingras iegādes vadlīnijas un tikai saikne ar cienījamiem mediju portāliem, akadēmiskām pētniecības iestādēm un, ja vien iespējams, medicīniski salīdzinošiem pārskatiem. Ņemiet vērā, ka iekavās ([1], [2] uc) esošie numuri ir klikšķi uz šīm studijām.
Ja uzskatāt, ka kāds no mūsu saturiem ir neprecīzs, novecojis vai citādi apšaubāms, lūdzu, atlasiet to un nospiediet Ctrl + Enter.
Mākslīgais intelekts: ir izstrādāta mikroshēma, kas atdarina smadzeņu darbību.
Pēdējā pārskatīšana: 01.07.2025
Gadu desmitiem zinātnieki ir sapņojuši par datorsistēmas izveidi, kas varētu atkārtot cilvēka smadzeņu talantu jaunu problēmu apgūšanā.
Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta zinātnieki tagad ir spēruši nozīmīgu soli šī mērķa sasniegšanā, izstrādājot datora mikroshēmu, kas atdarina smadzeņu neironu pielāgošanās veidu, reaģējot uz jaunu informāciju. Tiek uzskatīts, ka šī parādība, kas pazīstama kā plastiskums, ir daudzu smadzeņu funkciju, tostarp mācīšanās un atmiņas, pamatā.
Ar aptuveni 400 tranzistoriem silīcija mikroshēma var atdarināt vienas smadzeņu sinapses aktivitāti — savienojumu starp diviem neironiem, kas atvieglo informācijas pārsūtīšanu no viena neirona uz otru. Pētnieki sagaida, ka mikroshēma palīdzēs neirozinātniekiem uzzināt daudz vairāk par smadzeņu darbību, un to varētu izmantot arī neironu protēžu, piemēram, mākslīgās tīklenes, izstrādei, saka projekta vadītājs Či-Sangs Pūns.
Sinapsu modelēšana
Smadzenēs ir aptuveni 100 miljardi neironu, un katrs no tiem veido sinapses ar daudziem citiem neironiem. Sinapse ir telpa starp diviem neironiem (presinaptiskajiem un postsinaptiskajiem neironiem). Presinaptiskais neirons izdala neirotransmiterus, piemēram, glutamātu un GABA, kas saistās ar receptoriem šūnas postsinaptiskajā membrānā, aktivizējot jonu kanālus. Šo kanālu atvēršanās un aizvēršanās izraisa šūnas elektriskā potenciāla izmaiņas. Ja potenciāls mainās pietiekami dramatiski, šūna rada elektrisko impulsu, ko sauc par darbības potenciālu.
Visa sinaptiskā aktivitāte ir atkarīga no jonu kanāliem, kas kontrolē lādētu jonu, piemēram, nātrija, kālija un kalcija, plūsmu. Šie kanāli ir arī galvenie divos procesos, kas pazīstami kā ilgtermiņa potenciācija (LTP) un ilgtermiņa depresija (LTD), kas attiecīgi stiprina un vājina sinapses.
Zinātnieki izstrādāja savu datora mikroshēmu tā, lai tranzistori varētu atdarināt dažādu jonu kanālu aktivitāti. Lai gan lielākā daļa mikroshēmu darbojas binārā ieslēgšanas/izslēgšanas režīmā, jaunās mikroshēmas elektriskās strāvas plūst caur tranzistoriem analogā režīmā. Elektriskā potenciāla gradients izraisa strāvas plūsmu caur tranzistoriem tāpat kā joni plūst caur jonu kanāliem šūnā.
"Mēs varam noregulēt ķēdes parametrus, lai koncentrētos uz konkrētu jonu kanālu," saka Pūns. "Tagad mums ir veids, kā uztvert katru jonu procesu, kas notiek neironā."
Jaunā mikroshēma ir "ievērojams progress centienos pētīt bioloģiskos neironus un sinaptisko plastiskumu CMOS [komplementārā metāla oksīda pusvadītāja] mikroshēmā," saka Dīns Buonomano, neirobioloģijas profesors Kalifornijas Universitātē Losandželosā, piebilstot, ka "bioloģiskā reālisma līmenis ir iespaidīgs".
Zinātnieki plāno izmantot savu mikroshēmu, lai izveidotu sistēmas specifisku neironu funkciju, piemēram, vizuālās apstrādes sistēmas, simulēšanai. Šādas sistēmas varētu būt daudz ātrākas nekā digitālie datori. Pat augstas veiktspējas datorsistēmām vienkāršu smadzeņu shēmu simulēšana aizņem stundas vai dienas. Ar mikroshēmas analogo sistēmu simulācijas ir ātrākas nekā bioloģiskajās sistēmās.
Vēl viens potenciāls šo mikroshēmu pielietojums ir mijiedarbības pielāgošana ar bioloģiskām sistēmām, piemēram, mākslīgo tīkleni un smadzenēm. Nākotnē šīs mikroshēmas varētu kļūt par mākslīgā intelekta ierīču pamatelementiem, saka Pūns.