科学者たちは、生きた人間の脳細胞をコンピューティング・システムに統合する方法を発見した。
本日、『Nature Electronics』誌に正式に掲載された研究論文は、インディアナ大学ブルーミントン校の科学者らによる研究を紹介するもので、「Brainoware」と名付けられた新しいシステムについて説明している。このオルガノイドは、臓器に似せて人工的に培養された細胞や組織の塊で、現在は高密度の多電極アレイに取り付けられており、極めて原始的なものである。しかし、研究者たちは、このロボットの利用が、コンピューターと同じタスクを最小限のエネルギー消費で実行できるバイオコンピューターへの道を開くことを期待している。
「人間の脳は通常約20ワットを消費するのに対し、現在のAIハードウェアは比較対象のANN（人工ニューラルネットワーク）を駆動するために約800万ワットを消費する」と研究論文は主張している。「脳オルガノイドは、BNN（生物学的ニューラルネットワーク）に複雑性、接続性、神経可塑性、神経新生を与えることができ、低エネルギー消費と高速学習が可能であるため、BrainowareはAIコンピューティングに新たな知見を与えることができる」
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“Brainoware “の紹介：脳オルガノイドと呼ばれる人間の細胞で作られた脳のようなミニチュア構造体は、複雑な方程式を解くなどのタスクを実行する生きたAIとして利用されている 1/8https://t.co/nuCNOWNf3j
– Michael Le Page (@mjflepage.bsky.social) (@mjflepage) 2023年3月14日
マイケル・ル・ペイジは3月、ツイッターで「人間の脳ははるかに少ないエネルギーで、はるかに速く学習する。
ル・ペイジはケンブリッジ大学の発達神経生物学者マデリン・ランカスターの言葉を引用し、「倫理的な限界を超えてしまうかどうかは、確かに避けたいことであり、科学と倫理のコミュニティは、その限界がどこにあるのかを定義するために集まっている」と述べた。
Brainowareは、”適応的リザーバー計算 “によって脳小器官から情報を送受信する。この方法によって、訓練データから教師なし学習が可能になり、オルガノイドの機能的結合を形成することができる。このシステムの実用的な可能性は、音声認識のようなタスクを通して実証された。
例えば、8人の人物が日本語の母音を発音する240の音声クリップの中から、1人の人物の声を識別するようオルガノイドを訓練した。トレーニング後、オルガノイドは70％以上の精度でタスクを完了することができた
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しかし、科学が生きているロボットを作るには、まだ長い道のりがある。つまり、この技術が医療や工学の分野で実用化されるまでには、非常に長く曲がりくねった道のりがあるということだ。
ケンブリッジ大学のTitouan Parcollet氏は、『New Scientist』誌に対し、バイオコンピューティングの可能性は非常に大きいとしながらも、「現在のディープラーニング・モデルは、特殊で的を絞ったタスクに関しては、実際にはどんな脳よりもはるかに優れている」と認めている。
研究者たちはまた、彼らの「現在のオルガノイドは、まだ高い不均一性、低い生成スループット、壊死／低酸素症、様々な生存能力に悩まされている」と警告し、研究目的以外には今は実行不可能であるとした。
Brainowareの開発と並行して、AIはヘルスケアなどの分野にも創造的に応用されている。四肢麻痺患者の運動能力を回復させる技術革新や、心を読むことができるAIモデルなどである。これらの進歩を総合すると、AI技術の多用途性と変革性が浮き彫りになる。
