Нейросети оживают Биологические процессоры эффективнее

Исследователи изучают инновационные подходы к повышению эффективности и возможностей нейронных сетей за счет использования живой ткани мозга, что потенциально может произвести революцию в области искусственного интеллекта. Традиционные нейронные сети, несмотря на свою мощность, потребляют значительно больше энергии и времени по сравнению с человеческим мозгом при обучении новым задачам. Чтобы устранить это несоответствие, ученые изучают возможность использования живых нейронных сетей в качестве более эффективной альтернативы.

Человеческий мозг может научиться новым задачам в течение дня, используя примерно 20 ватт энергии, в то время как нейросети могут требовать до 8 мегаватт и иметь переменное время выполнения. Эта огромная разница подчеркивает потенциальные преимущества разработки более эффективных, похожих на мозг систем.

Ученые из Университета Индианы добились успеха, «вырастив» и обучив пробную версию живой нейронной сети. Они вырастили стволовые клетки мозга в органоидные сферы и поместили их в установку с электродами для передачи и анализа сигналов. Это устройство «Brainoware» позволяет живой ткани расти и формировать нейронные структуры, приспособленные для выполнения конкретных задач.

Исследователи адаптировали методы машинного обучения для «тренировки» Brainoware. В различных тестах, включая распознавание голоса и сложные математические абстракции, живая нейронная сеть демонстрировала значительное повышение точности в течение коротких периодов времени.

В ходе текущих исследований будут изучаться модули памяти и новые архитектуры электродов. Однако использование живой ткани мозга поднимает серьезные нейроэтические вопросы, касающиеся последствий использования таких систем. Кроме того, поддержание жизнедеятельности таких сетей требует больших затрат, а разработка удобного интерфейса остается сложной задачей.

Исследование живых нейронных сетей открывает теоретическую возможность создания живого суперкомпьютера с огромной мощностью. Однако эта область находится в зачаточном состоянии, и существует множество вопросов без ответов и потенциальных угроз.

Что такое нейросети: