মস্তিষ্কের কোষগুলির একটি ছোট বল ক্রিয়াকলাপের সাথে গুঞ্জন করে কারণ এটি ইলেক্ট্রোডের একটি অ্যারের উপরে বসে থাকে। দুই দিনের জন্য, এটি বৈদ্যুতিক জ্যাপের একটি প্যাটার্ন পায়, প্রতিটি উদ্দীপনা আট জনের বক্তৃতা বিশেষত্বকে এনকোড করে। তিন দিনের মধ্যে, এটি স্পিকারদের মধ্যে বৈষম্য করতে পারে।
ব্রেইনোওয়্যার ডাব করা, সিস্টেমটি 3D ব্রেইন অর্গানয়েড বা "মিনি-ব্রেইন"-এ ট্যাপ করে বায়োকম্পিউটিংয়ের জন্য বার বাড়ায়। এই মডেলগুলি, সাধারণত মানুষের স্টেম সেল থেকে উত্থিত হয়, দ্রুত নিউরাল নেটওয়ার্কে বোনা বিভিন্ন নিউরনে প্রসারিত হয়।
তাদের জৈবিক সমকক্ষের মতো, ব্লবগুলি বৈদ্যুতিক কার্যকলাপের সাথে স্ফুলিঙ্গ করে — পরামর্শ দেয় যে তাদের তথ্য শেখার, সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করার সম্ভাবনা রয়েছে। বিজ্ঞানীরা দীর্ঘদিন ধরে তাদের মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি প্রতিশ্রুতিশীল হার্ডওয়্যার উপাদান হিসাবে দেখেছেন।
এই সপ্তাহ, একটি দল ইন্ডিয়ানা ইউনিভার্সিটি ব্লুমিংটনে ব্রেইনোওয়্যারের মাধ্যমে তত্ত্বকে বাস্তবে পরিণত করেছে। তারা কর্টেক্সের অনুরূপ একটি মস্তিষ্কের অর্গানয়েডকে সংযুক্ত করেছে - মস্তিষ্কের সবচেয়ে বাইরের স্তর যা উচ্চতর জ্ঞানীয় ফাংশনগুলিকে সমর্থন করে - একটি ওয়েফারের মতো চিপের সাথে যা ইলেক্ট্রোড দিয়ে প্যাক করা হয়েছে৷
মিনি-মস্তিষ্ক একটি সুপার কম্পিউটারের কেন্দ্রীয় প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট এবং মেমরি স্টোরেজ উভয়ের মতোই কাজ করে। এটি বৈদ্যুতিক জ্যাপ আকারে ইনপুট পেয়েছে এবং নিউরাল কার্যকলাপের মাধ্যমে এর গণনা আউটপুট করেছে, যা পরবর্তীতে একটি এআই টুল দ্বারা ডিকোড করা হয়েছিল।
যখন বৈদ্যুতিক জ্যাপে রূপান্তরিত মানুষের পুল থেকে সাউন্ডবাইটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়- ব্রেইনোওয়্যার অবশেষে নির্দিষ্ট লোকের "শব্দ" বাছাই করতে শিখেছিল। অন্য একটি পরীক্ষায়, সিস্টেমটি সফলভাবে একটি জটিল গণিত সমস্যা মোকাবেলা করেছে যা এআই-এর জন্য চ্যালেঞ্জিং।
সিস্টেমের শেখার ক্ষমতা মিনি-ব্রেইনে নিউরাল নেটওয়ার্ক সংযোগে পরিবর্তনের ফলে উদ্ভূত হয়-যা আমাদের মস্তিষ্ক প্রতিদিন কীভাবে শেখে তার অনুরূপ। যদিও শুধুমাত্র একটি প্রথম পদক্ষেপ, ব্রেইনোওয়্যার ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত হাইব্রিড বায়োকম্পিউটারগুলির জন্য পথ প্রশস্ত করে যা শক্তি খরচ কমাতে পারে এবং গণনার গতি বাড়াতে পারে।
সেটআপটি স্নায়ুবিজ্ঞানীদের আমাদের মস্তিষ্কের অভ্যন্তরীণ কাজগুলিকে আরও উন্মোচন করতে দেয়।
"যখন কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা মস্তিষ্কের মতো সিলিকন কম্পিউটার তৈরি করার চেষ্টা করছেন, তখন স্নায়ুবিজ্ঞানীরা মস্তিষ্কের কোষ সংস্কৃতির গণনা বোঝার চেষ্টা করছেন," লিখেছেন ড. জনস হপকিন্স ইউনিভার্সিটির লেনা স্মিরনোভা, ব্রায়ান ক্যাফো এবং এরিক সি. জনসন যারা গবেষণায় জড়িত ছিলেন না। ব্রেইনোওয়্যার আমরা কীভাবে শিখি, কীভাবে মস্তিষ্কের বিকাশ ঘটে, এবং মস্তিষ্ক যখন বিকল হয়ে যায় তখন নতুন থেরাপিউটিক পরীক্ষা করতে সাহায্য করে সে সম্পর্কে নতুন অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে।
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং-এ একটি মোড়
এর 200 বিলিয়ন নিউরন শত শত ট্রিলিয়ন সংযোগে নেটওয়ার্কের সাথে, মানুষের মস্তিষ্ক সম্ভবত সবচেয়ে শক্তিশালী কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার পরিচিত।
এর সেটআপটি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের চেয়ে স্বভাবতই আলাদা, যেগুলির ডেটা প্রসেসিং এবং স্টোরেজের জন্য আলাদা ইউনিট রয়েছে। প্রতিটি কাজের জন্য উভয়ের মধ্যে কম্পিউটার শাটল ডেটা প্রয়োজন, যা নাটকীয়ভাবে কম্পিউটিং সময় এবং শক্তি বৃদ্ধি করে। বিপরীতে, উভয় ফাংশন মস্তিষ্কের একই শারীরিক স্থানে একত্রিত হয়।
সিন্যাপসেস বলা হয়, এই কাঠামোগুলি নিউরনগুলিকে নেটওয়ার্কগুলিতে সংযুক্ত করে। Synapses তারা অন্যদের সাথে কতটা দৃঢ়ভাবে সংযোগ স্থাপন করে তা পরিবর্তন করে শিখে - সহযোগীদের সাথে সংযোগের শক্তি বৃদ্ধি করে যা সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং একই জায়গায় জ্ঞান সঞ্চয় করতে সহায়তা করে।
প্রক্রিয়াটি পরিচিত শোনাতে পারে। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, একটি এআই পদ্ধতি যা বিশ্বকে ঝড় তুলেছে, এই নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে ঢিলেঢালাভাবে। কিন্তু প্রয়োজনীয় শক্তি ব্যাপকভাবে ভিন্ন। মস্তিষ্ক 20 ওয়াটে চলে, মোটামুটি একটি ছোট ডেস্কটপ ফ্যান চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি। একটি তুলনামূলক কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক গ্রাস করে আট মিলিয়ন ওয়াট. মস্তিষ্ক কয়েকটি উদাহরণ থেকে সহজেই শিখতে পারে, যেখানে AI কুখ্যাতভাবে বিশাল ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে।
বিজ্ঞানীরা হার্ডওয়্যার চিপগুলিতে মস্তিষ্কের প্রক্রিয়াকরণের বৈশিষ্ট্যগুলিকে পুনরুদ্ধার করার চেষ্টা করেছেন। বহিরাগত উপাদানগুলি থেকে নির্মিত যা তাপমাত্রা বা বিদ্যুতের সাথে বৈশিষ্ট্য পরিবর্তন করে, এই নিউরোমর্ফিক চিপগুলি একই অবস্থানের মধ্যে প্রক্রিয়াকরণ এবং স্টোরেজকে একত্রিত করে। এই চিপগুলি কম্পিউটারের দৃষ্টিশক্তি এবং বক্তৃতা সনাক্ত করতে পারে। কিন্তু এগুলি তৈরি করা কঠিন এবং শুধুমাত্র আংশিকভাবে মস্তিষ্কের অভ্যন্তরীণ কাজগুলিকে ক্যাপচার করতে পারে।
কম্পিউটার চিপ দিয়ে মস্তিষ্কের অনুকরণ করার পরিবর্তে, কেন কেবল তার নিজস্ব জৈবিক উপাদানগুলি ব্যবহার করবেন না?
একটি বুদ্ধিদীপ্ত কম্পিউটার
নিশ্চিন্ত থাকুন, দলটি জীবন্ত মস্তিষ্ককে ইলেক্ট্রোডের সাথে যুক্ত করেনি। পরিবর্তে, তারা মস্তিষ্কের অর্গানয়েডগুলিতে পরিণত হয়েছিল। মাত্র দুই মাসের মধ্যে, মানুষের স্টেম সেল থেকে তৈরি মিনি-মস্তিষ্ক, বিভিন্ন ধরনের নিউরনের মধ্যে বিকশিত হয় যা বৈদ্যুতিকভাবে সক্রিয় নেটওয়ার্কে একে অপরের সাথে সংযুক্ত থাকে।
দলটি সাবধানে প্রতিটি ছোট-মস্তিষ্ককে ছোট ইলেক্ট্রোড দিয়ে প্যাক করা স্ট্যাম্পের মতো চিপ-এর উপর ফেলে দিয়েছে। চিপটি 1,000 টিরও বেশি চ্যানেল থেকে মস্তিষ্কের কোষের সংকেত রেকর্ড করতে পারে এবং একই সময়ে প্রায় তিন ডজন ইলেক্ট্রোড ব্যবহার করে অর্গানয়েডগুলিকে জ্যাপ করতে পারে। এটি সুনির্দিষ্টভাবে উদ্দীপনা নিয়ন্ত্রণ করা এবং মিনি-মস্তিষ্কের কার্যকলাপ রেকর্ড করা সম্ভব করে তোলে। একটি এআই টুল ব্যবহার করে, বিমূর্ত নিউরাল আউটপুটগুলি একটি সাধারণ কম্পিউটারে মানব-বান্ধব প্রতিক্রিয়াগুলিতে অনুবাদ করা হয়।
একটি বক্তৃতা স্বীকৃতি পরীক্ষায়, দলটি 240 জনের কথা বলার 8 টি অডিও ক্লিপ রেকর্ড করেছে। প্রতিটি ক্লিপ একটি বিচ্ছিন্ন স্বর ক্যাপচার করছে। তারা ডেটাসেটটিকে বৈদ্যুতিক উদ্দীপনার অনন্য প্যাটার্নে রূপান্তরিত করেছে এবং এগুলিকে একটি সদ্য বেড়ে ওঠা মিনি-মস্তিষ্কে পরিণত করেছে। মাত্র দুই দিনের মধ্যে, ব্রেইনোওয়্যার সিস্টেমটি প্রায় 80 শতাংশ নির্ভুলতার সাথে বিভিন্ন স্পিকারের মধ্যে বৈষম্য করতে সক্ষম হয়েছিল।
একটি জনপ্রিয় নিউরোসায়েন্স পরিমাপ ব্যবহার করে, দলটি খুঁজে পেয়েছে যে বৈদ্যুতিক জ্যাপগুলি মিনি-মস্তিষ্ককে "প্রশিক্ষিত" করে কিছু নেটওয়ার্ককে শক্তিশালী করার জন্য অন্যদের ছাঁটাই করার জন্য, পরামর্শ দেয় যে এটি শেখার সুবিধার্থে এর নেটওয়ার্কগুলিকে পুনরায় সংযুক্ত করেছে৷
অন্য একটি পরীক্ষায়, Brainoware একটি চ্যালেঞ্জিং গণিত টাস্কে AI-এর বিরুদ্ধে দাঁড় করানো হয়েছিল যা শক্তিশালী পাসওয়ার্ড তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে। যদিও স্বল্পমেয়াদী মেমরি সহ একটি AI এর তুলনায় কিছুটা কম নির্ভুল, Brainoware ছিল অনেক দ্রুত। মানুষের তত্ত্বাবধান ব্যতীত, এটি AI ব্যবহার করার সময় 10 শতাংশেরও কম সময়ে প্রায় সামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফলে পৌঁছেছে।
"এটি [কম্পিউটিংয়ের জন্য] মস্তিষ্কের অর্গানয়েড ব্যবহার করার একটি প্রথম প্রদর্শন," গবেষণা লেখক ডঃ ফেং গুও বলা এমআইটি প্রযুক্তি পর্যালোচনা.
সাইবার্গ কম্পিউটার?
নতুন অধ্যয়নটি হাইব্রিড বায়োকম্পিউটার অন্বেষণের জন্য সর্বশেষতম - নিউরন, এআই এবং ইলেকট্রনিক্সের মিশ্রণ।
ফিরে 2020, একটি দল মস্তিষ্কের রাসায়নিক ডোপামিন ব্যবহার করে যোগাযোগকারী নেটওয়ার্কে কৃত্রিম এবং জৈবিক নিউরন একত্রিত করা। আরো সম্প্রতি, প্রায় এক মিলিয়ন নিউরন, একটি থালায় সমতল শুয়ে, বৈদ্যুতিক জ্যাপ থেকে ভিডিও গেম পং খেলতে শিখেছে।
Brainoware একটি সম্ভাব্য ধাপ আপ. বিচ্ছিন্ন নিউরনের তুলনায়, অর্গানয়েডগুলি মানুষের মস্তিষ্ক এবং এর অত্যাধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে আরও ভালভাবে অনুকরণ করে। কিন্তু তারা দোষ ছাড়া না. গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমের মতো, মিনি-মস্তিষ্কের অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলি অস্পষ্ট, তারা কীভাবে গণনা করে এবং কতক্ষণ তারা স্মৃতি ধরে রাখে তার "ব্ল্যাক বক্স" ডিকোড করা কঠিন করে তোলে।
তারপর "ওয়েটল্যাব" সমস্যা আছে। একটি কম্পিউটার প্রসেসরের বিপরীতে, ক্ষুদ্র-মস্তিষ্ক শুধুমাত্র একটি সংকীর্ণ পরিসরের তাপমাত্রা এবং অক্সিজেনের মাত্রা সহ্য করতে পারে, যখন ক্রমাগত রোগ সৃষ্টিকারী জীবাণু সংক্রমণের ঝুঁকিতে থাকে। এর অর্থ হল বিশেষ সরঞ্জাম ব্যবহার করে পুষ্টিকর ঝোলের ভিতরে যত্ন সহকারে বেড়ে উঠতে হবে। এই সংস্কৃতিগুলি বজায় রাখার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি হাইব্রিড কম্পিউটিং সিস্টেম থেকে লাভ অফসেট করতে পারে।
যাইহোক, মিনি-ব্রেইনগুলি ছোট এবং আরও দক্ষ সিস্টেমগুলির সাথে সংস্কৃতির জন্য ক্রমবর্ধমান সহজতর হচ্ছে - যার মধ্যে অন্তর্নির্মিত রেকর্ডিং এবং জ্যাপিং ফাংশন রয়েছে। কঠিন প্রশ্ন প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে নয়; বরং, এটি একটি কম্পিউটিং উপাদান হিসাবে মানুষের মস্তিষ্ক ব্যবহার করার সময় কী গ্রহণযোগ্য তা নিয়ে। এআই এবং নিউরোসায়েন্স দ্রুত সীমানা ঠেলে দিচ্ছে, এবং মস্তিষ্ক-এআই মডেলগুলি সম্ভবত আরও পরিশীলিত হয়ে উঠবে।
"মানুষের নিউরাল টিস্যুগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে বায়োকম্পিউটিং সিস্টেমগুলিকে ঘিরে অসংখ্য নিউরোইথিকাল সমস্যাগুলি পরীক্ষা করা সম্প্রদায়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ," লিখেছেন স্মিরনোভা, ক্যাফো এবং জনসন৷
চিত্র ক্রেডিট: একটি উন্নয়নশীল মস্তিষ্কের অর্গানয়েড / ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ অ্যালার্জি এবং সংক্রামক রোগ, এনআইএইচ
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://singularityhub.com/2023/12/14/a-ball-of-brain-cells-on-a-chip-can-learn-simple-speech-recognition-and-math/
