Indiana Üniversitesi’nde mühendis Feng Guo liderliğindeki ekip, “Brainoware” adlı organoidlerle, insan beyni kadar işlevsel bir bilgisayar geliştirdi. Bu sistem, yapay zeka görevleri için silikon çiplere göre daha az enerji tüketmeyi hedefliyor. Pluripotent kök hücrelerden yetiştirilen organoid, yaşayan bir insan beyninin bir parçası olmamakla birlikte temel konuşma tanıma görevlerini yerine getirebiliyor.
Bir bilgisayara bağlı insan beyin hücrelerinden oluşan organoidler, konuşma tanımanın çok temel bir biçimini gerçekleştirmek için kullanıldı.
Bu tür sistemlerin yapay zeka görevleri için silikon çiplerden çok daha az enerji kullanacağı umuluyor.
Indiana Üniversitesi’nde mühendis Feng Guo’nun liderliğindeki bir ekip “Brainoware” isimli insan beyni kadar işlevsel bir bilgisayar üretmeyi başardı.
Organoid, yaşayan bir insanın beyninin bir parçası değil, pluripotent kök hücreler olarak adlandırılan ve her tür vücut dokusunu oluşturmaya ikna edilebilen hücrelerden yetiştirildi.
Yaklaşık bir aylık büyümenin ardından organoidler, nöronlar, çeşitli beyin hücrelerine dönüşen nöral progenitör hücreler ve astrosit adı verilen bağışıklık hücreleri de dahil olmak üzere çeşitli insan beyin hücreleri içeriyordu.
BEYİN YÜZEYİNİN TEMELİNİ TAKLİT EDİYOR
Bu organoidler, öğrenme, muhakeme ve problem çözme gibi temel işlevleri yerine getiren beyin yüzeyi olan insan serebral korteksinin çok temel yönlerini taklit ediyor.
YÜZDE 78 DOĞRULUK ORANINI YAKALADI
Bir konuşma tanıma yani farklı dillerden yapılan konuşmaları yazıya çevirme deneyinde, Brainoware’den 240 ses klibinden oluşan bir koleksiyondan farklı Japon erkek seslerini tanıması istendi.
İlk testlerde sadece yüzde 51’lik bir doğruluk oranına ulaşmıştır.
Ancak birkaç günlük eğitimden sonra performansı yüzde 78 doğruluğa yükseldi.
Problem çözme yeteneklerinin bir başka testinde, bilim insanları Brainoware’i kaotik bir doğrusal olmayan matematik denklemi türü olan bir Henon haritasını tahmin etmekle görevlendirdiler.
Tıpkı konuşma tanıma alıştırmasında olduğu gibi, sistem birkaç eğitim sisteminden sonra doğruluk yüzdesinde artış gösterdi.
Çalışma Nature Electronics dergisinde yayınlandı.