Nowa era systemów komputerowych inspirowanych zdolnościami mózgu
Technologie komputerowe osiągnęły niespotykaną dotąd prędkość i moc obliczeniową, która pozwala im tworzyć symulacje określonych części mózgu i zachowań zwierząt. Jednak, aby w pełni dorównać inteligencji obserwowanej u zwierząt, systemy te potrzebują ogromnej ilości energii. Mózg zawiera bardzo dużą liczbę synaps, a same neurony są plastyczne i wyróżniają się wysokimi zdolnościami adaptacyjnymi. Co zaskakujące, mózg posiada budowę rozwijającego się systemu, w którym synapsy nie tylko pojawiają się i umierają, lecz także ulegają wzmocnieniu lub osłabieniu. Procesy te w zasadniczy sposób zmieniają konfigurację połączeń nerwowych, pozwalając sieci neuronowej dostosowywać reakcje ruchowe i behawioralne do nieustannie zmieniających się czynników środowiskowych. Przez wiele lat sztuczne sieci neuronowe opracowywano w postaci programów komputerowych działających na tradycyjnych komputerach. Jednak w ostatnim czasie pojawiły się neuromorficzne systemy obliczeniowe wykorzystujące urządzenia elektroniczne wyprodukowane w nanoskali, które umożliwiają symulację właściwości neuronów i synaps. System biohybrydowy łączący sztuczne i prawdziwe neurony W ramach finansowanego z funduszy unijnych projektu RAMP(odnośnik otworzy się w nowym oknie) wysunięto propozycję opracowania systemu biohybrydowego, który połączyłby sztuczne sieci neuronowe z sieciami biologicznymi. „Naszym celem było wykorzystanie swoistych właściwości prawdziwych neuronów i synaps, jak również struktury tworzonych przez nie połączeń nerwowych” – wyjaśnia koordynator projektu, prof. Vassanelli. Sztuczne neurony zostały zaprojektowane w postaci krzemowych mikroprocesorów i fizycznie połączone z naturalnymi neuronami za pośrednictwem przetworników elektrycznych, tworząc w ten sposób biohybrydowy neuroprocesor. Ponieważ neurony są komórkami elektrycznie pobudliwymi, przetworniki mogą rejestrować ich aktywność elektryczną lub ułatwiać ich stymulację. W tym celu zespół badawczy wykorzystał jedną z najbardziej obiecujących technologii – memrystywny czujnik integrujący (MIS)(odnośnik otworzy się w nowym oknie), który może pełnić funkcję niewielkiego czujnika neuronowego, jednocześnie wykrywając i kodując sygnały elektryczne w obrębie komunikacji z prawdziwymi neuronami. Aby umożliwić naśladowanie zachowania naturalnych synaps, wyprodukowano czujniki MIS zdolne zarówno do kodowania, jak i kompresji potencjałów czynnościowych (iglicowych). Pochodzące z neuronów sygnały rejestrowane przy pomocy tradycyjnych elektrod pozakomórkowych wysyłane są do czujnika MIS, który wykrywa potencjały czynnościowe, kodując je jako zmiany w obrębie wewnętrznej rezystancji w podobny sposób, w jaki proces ten zachodzi w prawdziwych synapsach. „Zarówno w przypadku MIS, jak i synapsy poszczególne zmiany rezystancji są całkowane w czasie po nadejściu serii potencjałów czynnościowych” – kontynuuje prof. Vassanelli. Równocześnie podjęto wysiłki zmierzające do powielenia w sztucznych komponentach systemu biohybrydowego procesów zachodzących w prawdziwych synapsach, w których łączność zależna jest od aktywności komórek nerwowych. W tym celu zespół badawczy opracował algorytmy inspirowane procesami neurobiologicznymi. Zasadniczo, liczba połączeń pomiędzy sztucznymi neuronami jest funkcją aktywności(odnośnik otworzy się w nowym oknie) naśladującej plastyczność mózgu. Przyszłe zastosowania Czujniki MIS stanowią bezcenne narzędzia pozwalające na badanie zdolności obliczeniowych mózgu i odczyt jego aktywności. Monitorowanie aktywności komórek nerwowych ma kluczowe znaczenie w neurobiologii, jednak przetwarzanie gromadzonych na tej podstawie danych w czasie rzeczywistym stawia przed nami restrykcyjne wymagania w zakresie przepustowości łącza, zużycia energii i możliwości obliczeniowych. Urządzenia memrystywne zużywają niewielką ilość energii w procesie kodowania, dlatego nie tylko stanowią rozwiązanie wspomnianego problemu, lecz także umożliwią nam bardziej dogłębne zrozumienie biofizycznych podstaw procesu przetwarzania informacji w obrębie prawdziwych połączeń nerwowych. W dłuższej perspektywie komponenty te będą mogły znaleźć zastosowanie w innowacyjnych neuroprotezach, włączając w to implanty mózgowe, w których sztuczne połączenia neuromorficzne zastępują lub wspomagają działanie znajdujących się w mózgu naturalnych sieci(odnośnik otworzy się w nowym oknie). Tego typu protezy mogłyby pomóc pacjentom cierpiącym na zaburzenia neurologiczne, znajdując zastosowanie zarówno w procesie leczenia, jak i rehabilitacji. Co ciekawe, aby przyspieszyć rozwój opracowanych technologii, partnerzy uczestniczący w projekcie RAMP stworzyli rozwiązanie pozwalające na komunikację pomiędzy neuronami a czujnikami MIS za pośrednictwem Internetu. W rewolucyjny sposób otwiera ono drogę do budowy sieci neuroelektronicznych w całej Europie. Reasumując, system RAMP stanowi pierwszy dowód na to, że neurony i nanoelektroniczne urządzenia memrystywne mogą wzajemnie oddziaływać na siebie, rządząc się podobnymi prawami w zakresie zapamiętywania i plastyczności. Złożone wnioski patentowe oraz nowe firmy, które powstały w czasie trwania projektu, dodatkowo potwierdzają innowacyjny charakter rezultatów inicjatywy RAMP. Projekt RAMP został sfinansowany w ramach programu „Nowe Technologie i Technologie Przyszłości (FET)” Komisji Europejskiej.