ჯონ ჰოპკინსის უნივერსიტეტისა და კორტიკალური ლაბორატორიების მკვლევრები ვარაუდობენ, რომ დროა შეიქმნას ახალი ტიპის კომპიუტერი, რომელიც ბიოლოგიურ კომპონენტებს გამოიყენებს. ისინი თვლიან, რომ ბიოლოგიურ კომპიუტერებს შეუძლია გარკვეულ სფეროებში ელექტრონულ კომპიუტერებზე უკეთესი შედეგის მიღწევა და მნიშვნელოვნად ნაკლები ელექტროენერგიის მოხმარება.

"დადგა დრო, შევქმნათ ახალი ტიპის კომპიუტერი", — აცხადებენ ჯონ ჰოპკინსის უნივერსიტეტის მკვლევრები მელბურნის Cortical Labs-ის უფროს მეცნიერ მუშაკ, დოქტორ ბრეტ კაგანთან ერთად.

ჟურნალ Frontiers in Science-ში 27 თებერვალს გამოქვეყნებულ სტატიაში მკვლევართა ჯგუფი აღწერს, თუ როგორ შეიძლება ბიოლოგიურმა კომპიუტერებმა გარკვეული მიზნებისთვის აჯობოს დღევანდელ ელექტრონულ კომპიუტერებს. ეს ისე, რომ დღევანდელი კომპიუტერებისა და სერვერული ფერმების მიერ საჭირო ელექტროენერგიის მცირე ნაწილი გამოიყენონ.

ორგანოიდური ინტელექტი (OI) ახალი სამეცნიერო სფეროა, რომლის მიზანია ბიოკომპიუტერების შექმნა, სადაც ლაბორატორიაში გაზრდილი ტვინის ორგანოიდები "ბიოლოგიური აპარატურის" ფუნქციას შეასრულებს. ჟურნალ Frontiers in Science-ში გამოქვეყნებულ სტატიაში სმირნოვა და სხვები ამ ხედვის განსახორციელებლად საჭირო მულტიდისციპლინურ სტრატეგიას გამოკვეთენ: ახალი თაობის ორგანოიდიდან და ტვინ-კომპიუტერის ინტერფეისის ტექნოლოგიებიდან დაწყებული, ახალი მანქანური სწავლების ალგორითმებითა და დიდი მონაცემების ინფრასტრუქტურით დამთავრებული.

ისინი იწყებენ ღეროვანი უჯრედებიდან გაზრდილი 50 000 ტვინის უჯრედისგან შემდგარი მცირე კლასტერების შექმნით, რომლებიც ორგანოიდების სახელითაა ცნობილი. ეს დაახლოებით ხილის ბუზის ტვინის ზომის მესამედია. მათი მიზანია 10 მილიონი ნეირონის შექმნა, რაც დაახლოებით კუს ტვინში ნეირონების რაოდენობის ტოლი იქნება. შედარებისთვის, ადამიანის ტვინს 80 მილიარდზე მეტი ნეირონი აქვს.

სტატიაში ხაზგასმულია, თუ როგორ ჯობნის ადამიანის ტვინი მანქანებს კონკრეტული ამოცანების გადაჭრაში. მაგალითად, ადამიანებს შეუძლიათ ისწავლონ ორი ტიპის ობიექტის (ძაღლისა და კატის) გარჩევა მხოლოდ რამდენიმე ნიმუშის გამოყენებით, მაშინ როცა ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს ათასობით ნიმუში სჭირდება. მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა 2016 წელს Go-ში (პროგრამირების ენა) მსოფლიო ჩემპიონი დაამარცხა, ის 160 000 თამაშიდან მიღებულ მონაცემებზე იყო გაწვრთნილი — რაც 175 წელზე მეტი ხნის განმავლობაში ყოველდღიურად ხუთი საათის თამაშის ეკვივალენტურია.

ბიოლოგიური სისტემების ენერგოეფექტურობა

ტვინი ასევე უფრო ენერგოეფექტურია. ითვლება, რომ ჩვენს ტვინს შეუძლია შეინახოს ჩვეულებრივი სახლის კომპიუტერის სიმძლავრის (2.5 პეტაბაიტი / 1 პეტაბაიტი = 1024 ტერაბაიტს = 2⁵⁰ ბაიტს) ეკვივალენტი ინფორმაცია, სულ რაღაც რამდენიმე ვატის სიმძლავრის ელექტროენერგიის გამოყენებით. შედარებისთვის, აშშ-ის მონაცემთა ფერმები წელიწადში 15 000 მეგავატზე მეტს მოიხმარს, რომლის დიდი ნაწილიც ათობით ნახშირზე მომუშავე ელექტროსადგურის მიერ არის გამომუშავებული.

ნაშრომში ავტორები უჯრედულ კულტურაში გაზრდილი ტვინის ორგანოიდების გამოყენებით ორგანოიდური ინტელექტის, ანუ OI-ს გეგმას აღწერენ. მიუხედავად იმისა, რომ ტვინის ორგანოიდები (მინი-ტვინები) არ არის, მათ ტვინის ფუნქციისა და სტრუქტურის ძირითადი ასპექტები აქვთ საერთო. ორგანოიდების რაოდენობა დაახლოებით 50 000 უჯრედიდან მკვეთრად უნდა გაიზარდოს.

"OI-სთვის ეს რიცხვი 10 მილიონამდე უნდა გავზარდოთ", — ამბობს ბალტიმორის ჯონს ჰოპკინსის უნივერსიტეტის პროფესორი, თომას ჰარტუნგი.

ბრეტმა და მისმა კოლეგებმა Cortical Labs-დან უკვე აჩვენეს, რომ ადამიანის ტვინის უჯრედებზე დაფუძნებული ბიოკომპიუტერების შექმნა შესაძლებელია. Neuron-ში გამოქვეყნებულმა ბოლოდროინდელმა ნაშრომმა აჩვენა, რომ ტვინის უჯრედების კულტურას შეუძლია ვიდეო თამაშის, Pong-ის, თამაში ისწავლოს.

ასევე: ლაბორატორიაში ადამიანის "მინი-ტვინებს" კომპიუტერული თამაში ასწავლეს

"ჩვენ ვაჩვენეთ, რომ შეგვიძლია ცოცხალ ბიოლოგიურ ნეირონებთან ისე ურთიერთქმედება, რომ ისინი იძულებულნი გახდნენ შეცვალონ თავიანთი აქტივობა, რაც ინტელექტის მსგავს მდგომარეობამდე მიგვიყვანს. პროფესორ ჰარტუნგისა და მისი კოლეგების მიერ ამ Organoid Intelligence-ის თანამშრომლობისთვის შეკრებილ საოცარ ადამიანთა გუნდთან თანამშრომლობით, Cortical Labs ახლა ცდილობს ამ ნამუშევრის ტვინის ორგანოიდებთან რეპლიკაციას", — ამბობს კაგანი, შედარებით მარტივი პონგის სათამაშო DishBrain-ის შესახებ.

ორგანოიდური ინტელექტის განვითარების გზა

თომასის თქმით, Cortical Labs-ის ორგანოიდებით ექსპერიმენტის რეპლიკაცია უკვე აკმაყოფილებს OI-ს ძირითად განმარტებას. მან აღნიშნა, რომ ამიერიდან, საქმე მხოლოდ საზოგადოების, ინსტრუმენტებისა და ტექნოლოგიების შექმნას ეხება OI-ს სრული პოტენციალის რეალიზებისთვის.

"ბიოკომპიუტერული ტექნოლოგიების ეს ახალი სფერო გამოთვლების სიჩქარის, დამუშავების სიმძლავრის, მონაცემთა ეფექტურობისა და შენახვის შესაძლებლობების უპრეცედენტო წინსვლას გვპირდება — ყველაფერი ეს კი ენერგიის დაბალი მოთხოვნილებით იქნება შესაძლებელი. ამ თანამშრომლობის განსაკუთრებით საინტერესო ასპექტია ის ღია და თანამშრომლობითი სულისკვეთება, რომლითაც ის ჩამოყალიბდა. ამ მრავალფეროვანი ექსპერტების გაერთიანება არა მხოლოდ სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია წარმატების ოპტიმიზაციისთვის, არამედ წარმოადგენს კრიტიკულ შეხების წერტილს ინდუსტრიული თანამშრომლობისთვის", — ამბობს ბრეტი.