Три мини-мозга, выращенных в лаборатории, научились различать символы Брайля с точностью 83%

Исследователи из Бристольского университета выяснили, годится ли нервная ткань, созданная в лабораторных условиях, для обработки сигналов искусственного осязания. В ходе опыта три миниатюрных органоида мозга помогали компьютеру распознавать электрические сигналы, которые соответствуют буквам шрифта Брайля. Точность составила 83%, тогда как с одним органоидом она достигала лишь 61%.

Органоиды представляют собой лабораторные модели органов или их фрагментов. Для эксперимента взяли органоиды человеческого мозга диаметром менее миллиметра: в каждом насчитывалось около 10 000 нейронов, а также вспомогательные клетки. Их поместили на многоэлектродные матрицы. Эти устройства поддерживали жизнеспособность ткани, подавали на неё электрические стимулы и записывали ответную активность.

Исходные данные поступали от тактильного сенсора, который регистрировал сигналы, отвечающие 26 буквам шрифта Брайля. Их превращали в электрические импульсы и направляли на органоиды. После этого алгоритм машинного обучения изучал возникшую нейронную активность и определял, какой букве соответствует поданный сигнал. Выходит, что нервная ткань выступала промежуточным звеном между искусственным датчиком и системой распознавания.

Если алгоритм опирался на отклик единственного органоида, классификация была верной в 61% случаев. Объединение откликов трёх органоидов подняло этот показатель до 83%. По мнению авторов, причина может крыться в индивидуальных особенностях органоидов: у каждого свои нейронные связи, стадия развития и уровень фоновой активности. Поэтому один и тот же входной сигнал вызывает неодинаковые реакции, которые способны дополнять друг друга информацией.

Кроме того, команда оценила устойчивость системы к искусственно созданным помехам. Сигналы, соответствующие буквам Брайля, намеренно искажали, а затем сопоставляли результаты распознавания по откликам органоидов с прямым анализом зашумлённых данных тем же алгоритмом. При наличии помех система с тремя органоидами лучше сохраняла точность. Это говорит о том, что биологический компонент может пригодиться не только для передачи сигналов, но и для их обработки, когда качество входных данных падает.

Впрочем, эксперимент не доказал, что органоиды научились читать в человеческом понимании, осознают буквы или могут учиться на собственном опыте. Исследователи показали лишь распознавание сигналов в одной специально выстроенной задаче с заранее заданной схемой кодирования. Не удалось им и выяснить, почему совместная работа нескольких органоидов улучшает результат. Различия между ними, вероятно, помогают системе, но вместе с тем осложняют создание предсказуемых и стандартизированных биогибридных вычислительных устройств.

Дальше учёные собираются проверить, как органоиды справятся с более сложными сигналами: текстурами, контурами предметов и разными типами прикосновений. Они также намерены перейти к системам с обратной связью, где итог действий влияет на последующие сигналы, поступающие в нервную ткань. Так удастся выяснить, способны ли органоиды приспосабливаться на основе накопленного опыта.

Источник: iXBT