USD
96.64
+0.05
EUR
104.38
-0.48
Категория: СтартапыСтартапы
24 июля 2023 г. в 15:40

Компьютерный чип DishBrain объединяет клетки человеческого мозга с электронными схемами и ИИ

Компьютерный чип DishBrain объединяет клетки человеческого мозга с электронными схемами и ИИ
newatlas.com
Сотрудники университета Монаша из Австралии разработали полубиологический компьютерный чип с примерно 800 000 клеток мозга. Новый чип был назван DishBrain, и клетки для его создания были выращены в лабораторных условиях.
Как работает чип DishBrain
Технология работы компьютерного чипа является новым подходом в использовании искусственного интеллекта, поскольку сочетает в себе биологические вычисления с технологией ИИ.
Источник: https://newatlas.com/
Источник: https://newatlas.com/
Внутрь чипа ученые встроили микроэлектродную матрицу, которая помогала ему считывать активность мозговых клеток. Кроме того, матрица помогала чипу стимулировать клетки мозга с помощью электрических сигналов.
Для обучения DishBrain исследователи создали экспериментальную игру, которая похожа на пинг-понг. В процессе игры в клетки мозга подавался движущийся электрический стимул, который помогал им понять, где находится мяч и насколько далеко он располагается от ракетки.
С помощью такого процесса ученые смогли научить клетки мозга воздействовать на манипулятор, двигая его влево и вправо.
Чтобы стимулировать клетки к поведению, которое минимизировало непредсказуемость в окружающей среде, была установлена система вознаграждения.
Новая разработка ученых привлекла значительное финансирование от Австралийской национальной программы грантов на исследования в области разведки и безопасности. Сумма гранта составила 407 000 долларов.
Будущее DishBrain
Совмещение биологических нейронных сетей с искусственным интеллектом может привести к созданию нового поколения машинного обучения, способного обучаться на протяжении всего срока службы. Это может стать основой для разработки более совершенных машин искусственного интеллекта, способных к постоянной самооптимизации и адаптации к изменяющимся условиям.
Такая технология может применяться в разных областях, таких как планирование, робототехника, автоматизация и интерфейсы "мозг-машина". Новое поколение машинного обучения может помочь в разработке роботов с уникальными возможностями, что приведет к новому уровню производительности и эффективности в различных отраслях. Этот прогресс может дать Австралии и всему миру толчок для создания новых технологий будущего.
0 комментариев