Wissenschaftlern in den USA ist es gelungen, einen lebenden Computer zusammenzubauen, indem sie über 80.000 Mausstammzellen kultivierten (öffnet in neuem Tab) (über IT-Startseite) (öffnet in neuem Tab). Die Hoffnung ist, eines Tages einen Roboter zu haben, der lebendes Muskelgewebe nutzt, um Informationen über seine Umgebung zu erfassen und zu verarbeiten.
Forscher der University of Illinois haben Zehntausende von lebenden Gehirnzellen von Mäusen verwendet, um einen Computer zu bauen, der Licht- und Elektrizitätsmuster erkennen kann. Das Team präsentierte seine Ergebnisse am American Institute of Physics in Form eines handflächengroßen Computers.
Die Wissenschaftler züchteten den Computer, der aus 80.000 umprogrammierten Mausstammzellen bestand, und platzierten sie zwischen Glasfasern auf einem Elektrodengitter. Die Zellen wurden während des Experiments in einem Inkubator am Leben erhalten, und das Team trainierte den Maus-Gehirncomputer, indem es eine Stunde lang wiederholt zehn verschiedene Muster elektrischer Impulse aufblitzen ließ, dann zeichnete und analysierte es die von den Neuronen gesendeten Signale, nachdem es 30 Jahre lang geruht hatte Protokoll.
Wie gut war es bei der Analyse der Daten? Nun, sein F1-Score (eine Metrik, die häufig für neuronale Netzwerke verwendet wird) begann ehrlich gesagt nicht zu hoch. Es wird auf einer Skala von 0 bis 1 gemessen, wobei 1 eine perfekte Erkennung von Mustern bedeutet. Und anfangs konnte es aufgrund zufälliger Stromspitzen, die von den Neuronen kamen, nicht über 0,6 punkten.
Aber Andrew Dou und sein Team von der University of Illinois fanden eine Mischung aus Chemikalien und elektronischen Impulsen, die diese Zufälligkeit anscheinend beruhigen könnte. Das Endergebnis war eine ziemlich spektakuläre Punktzahl von 0,98 bei seinem besten Lauf. Also, herzlichen Glückwunsch, du seltsamer Maus-Gehirn-Bot!
Warum experimentieren Wissenschaftler mit dieser Art des Rechnens? Beim sogenannten Reservoir Computing werden Neuronen aus lebenden Zellen mit herkömmlichen Computerchips verglichen, die zum Auslesen der von ihnen produzierten Daten verwendet werden. Die Idee ist, dass die Arbeitsteilung zwischen Fleisch und Silizium die Zeit und Energie reduziert, die zum Trainieren traditionellerer neuronaler Netze benötigt werden.
Letztendlich hofft man, dass Reservoir Computing dazu verwendet werden könnte, effizientere Geräte zu entwickeln, die auch bei Beschädigung oder Ausfall von Teilen eine kontinuierliche Funktionalität aufrechterhalten könnten. Der Bericht des New Scientist stellt fest, dass dieser Maus-Gehirn-Bot im Moment noch nicht mit konventionellen neuronalen Netzwerken in Bezug auf die Rohleistung mithalten kann, aber das Team strebt an, einen größeren lebenden Computer zu bauen.
Etwas besorgniserregend ist, dass sie auch hoffen, dass dieser größere Maus-Gehirn-Bot anfangen wird, ein Verhalten zu zeigen, für das sie das neuronale Netzwerk nicht eingegeben oder trainiert haben. Ich habe genug Science-Fiction gelesen, um zu wissen, wie das geht.
Dies ist nicht das erste Mal, dass Mauszellen zur Stromversorgung verwendet wurden (öffnet in neuem Tab) wilde Biohybrid-Technologie Wissenschaftler enthüllten im Januar, dass sie einen winzigen Roboter laufen ließen, indem sie Mausmuskeln und 3D-Druck verwendeten, um ein weiches Gerüst zu bauen, und ihn dazu brachten, durch ein winziges Labyrinth zu navigieren.
Eine der realistischeren Anwendungen ist laut New Scientist ein Roboter, der schließlich seine Umgebung wahrnehmen und die Daten gleichzeitig verarbeiten könnte. Damit sind wir All-Fleisch-Robotern einen Schritt näher gekommen. Forscher sagen auch, dass lebende Zellen für das Rechnen Reservoir-Computergeräte herstellen könnten (die für überlegene maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden) energieeffizienter und dient als Backup für Komponenten, wenn diese ausfallen.
Und nein, ich habe keine Angst davor. Bist du?