Выращенные в лаборатории мини-мозги научились превращать сигналы от тактильного датчика в различимые рисунки нейронной активности. В исследовании один образец позволял определить букву Брайля примерно в 61% случаев, а три органоида вместе подняли точность до 83%. Сами клетки при этом не «читали» буквы в человеческом смысле: их электрическую активность расшифровывал алгоритм.
Для опытов исследователи использовали органоиды мозга, небольшие сгустки нервной ткани размером менее миллиметра. Каждый содержал около 10 тысяч нейронов и вспомогательные клетки. Полноценного мозга внутри лабораторной системы нет: у органоидов отсутствуют многие структуры настоящего человеческого мозга, зато нейроны могут реагировать на электрические импульсы и обмениваться сигналами.
Сначала тактильный датчик считал все 26 букв алфавита Брайля. Прикосновения к выпуклым точкам превратили в последовательности электрических импульсов, которые подали на органоиды через многоэлектродную матрицу. Нейроны отвечали всплесками активности, причем разные входные сигналы оставляли разные электрические рисунки.
Дальше вступал обычный алгоритм машинного обучения. Исследователи обучили метод опорных векторов различать нейронные ответы и угадывать, какая буква вызвала конкретную реакцию. С одним органоидом классификатор давал около 61% правильных ответов. Когда ученые объединили сигналы трех образцов, результат вырос до 83%.
Почему три мини-мозга справились заметно лучше одного, авторы пока точно не знают. Органоиды немного различаются строением нейронных сетей, стадией развития и фоновой активностью, поэтому каждый может сохранять свою часть полезной информации. Для будущих биологических вычислителей различия создают и проблему: инженерам придется добиваться предсказуемой работы живой ткани.
Еще один опыт показал любопытный эффект. Исследователи намеренно добавили помехи к сигналам от датчика, после чего сравнили прямое распознавание с обработкой через органоиды. Алгоритм чаще терял букву среди шума, когда получал искаженный сигнал напрямую. После прохождения через живые нейроны информации для правильной классификации оставалось больше.
Авторы не называют результат доказательством обучения мини-мозгов. В опыте органоиды только принимали заранее подготовленные импульсы и отвечали нейронной активностью, а долговременные изменения в клетках ученые не проверяли. Следующий шаг должен усложнить задачу: исследователи хотят передавать живой ткани сведения о текстурах, границах и других видах прикосновения, а затем добавить обратную связь и проверить, сможет ли нейронная сеть менять реакцию с опытом.
