{"id":8193,"date":"2023-12-11T20:18:10","date_gmt":"2023-12-11T20:18:10","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8193"},"modified":"2023-12-19T12:48:50","modified_gmt":"2023-12-19T12:48:50","slug":"researchers-perform-ai-speech-recognition-with-human-brain-cells","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/researchers-perform-ai-speech-recognition-with-human-brain-cells\/","title":{"rendered":"Forscher f\u00fchren AI-Spracherkennung mit menschlichen Gehirnzellen durch"},"content":{"rendered":"<p><b>In Petrischalen gez\u00fcchtete Cluster menschlicher Gehirnzellen wurden in Computer integriert, um ein grundlegendes Niveau der Spracherkennung zu erreichen.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Feng Guo, von der Indiana University Bloomington, erkl\u00e4rt die Studie, die in <\/span><a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41928-023-01069-w.epdf?sharing_token=T-aMg6tvH4aBthLTzh-45tRgN0jAjWel9jnR3ZoTv0M8M4oYFZwXw3ADmbAHb74edPY2vKOF1O-GEmUziwBdM-vR3K38pYozKcXIfrBfOwezxxxCMVJjPgvB1jSiQuvawRifhPa4pdlVGDia9NTf1GofvefwrX1ECScxKlX9FtIv05Q_ufB0CKlKfoPrZ8TINf05LHUsv7GMAvznaGLFNyZO93bBDM4q3NiWylmEG2Y%3D&amp;tracking_referrer=www.newscientist.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Natur Elektronik<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist eine vorl\u00e4ufige Demonstration, um die Machbarkeit des Konzepts zu zeigen. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Es liegt noch ein weiter Weg vor uns.\" <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Guo weist auf zwei Hauptprobleme der konventionellen KI hin, die mit dieser Form der biologischen KI gel\u00f6st werden sollen: der hohe Energieverbrauch und die inh\u00e4renten Beschr\u00e4nkungen von Siliziumchips, wie z. B. ihre unterschiedlichen Verarbeitungs- und Informationsspeicherfunktionen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Guos Team, zusammen mit anderen, wie dem australischen Unternehmen Cortical Labs, das <a href=\"https:\/\/www.ucl.ac.uk\/news\/2022\/oct\/human-brain-cells-dish-learn-play-pong\">trainierte Gehirnzellen f\u00fcr das Pong-Spiel im Jahr 2022<\/a>Als potenzielle L\u00f6sung f\u00fcr diese Herausforderungen erforschen die Forscher das Biocomputing mit lebenden Nervenzellen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Hirnorganoide - selbstorganisierte, dreidimensionale Gewebekulturen, die Mini-Gehirnen \u00e4hneln - entstehen unter bestimmten Wachstumsbedingungen aus Stammzellen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie k\u00f6nnen bis zu einigen Millimetern im Durchmesser wachsen und enthalten bis zu 100 Millionen Nervenzellen. Zum Vergleich: Ein menschliches Gehirn hat etwa 100 Milliarden Nervenzellen. Die Organoide werden auf einem Mikroelektroden-Array positioniert, das sowohl das Organoid stimuliert als auch die neuronale Aktivit\u00e4t aufzeichnet. Guos Team bezeichnet diese Anordnung als \"Brainoware\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Brainoware ist im Grunde eine neue Form der KI, die sich von dem unterscheidet, was wir normalerweise in Computern und Smartphones sehen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Anstelle von normalen Chips haben die Forscher einen kleinen Cluster von <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/08\/exploring-impact-of-the-human-brain-project-hbp-on-science-and-ai\/\">menschliche Gehirnzellen<\/a> - das Gehirn-Organoid. Dieses winzige \"Mini-Gehirn\" wird im Labor aus Stammzellen gez\u00fcchtet und kann einige grundlegende Aufgaben ausf\u00fchren, die wir normalerweise mit KI in Verbindung bringen, wie etwa das Erkennen von Sprachmustern.<\/span><\/p>\n<figure id=\"attachment_8194\" aria-describedby=\"caption-attachment-8194\" style=\"width: 652px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-8194 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cells.png\" alt=\"\" width=\"652\" height=\"589\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cells.png 652w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cells-300x271.png 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cells-370x334.png 370w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cells-20x18.png 20w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cells-53x48.png 53w\" sizes=\"auto, (max-width: 652px) 100vw, 652px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-8194\" class=\"wp-caption-text\">A) Ein Diagramm des \"Brainoware\"-Systems, das ein Gehirnorganoid (ein im Labor gez\u00fcchtetes Minihirn) zeigt, das mit einem Ger\u00e4t verbunden ist, das seine elektrische Aktivit\u00e4t aufzeichnet und stimuliert. B) Ein mikroskopisches Bild des Hirnorganoids, das gef\u00e4rbt wurde, um seine verschiedenen Zelltypen wie reife Neuronen, Astrozyten, Neuronen im Fr\u00fchstadium und Vorl\u00e4uferzellen hervorzuheben, und dessen komplexe 3D-Struktur zeigt. Quelle: <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41928-023-01069-w.epdf?sharing_token=T-aMg6tvH4aBthLTzh-45tRgN0jAjWel9jnR3ZoTv0M8M4oYFZwXw3ADmbAHb74edPY2vKOF1O-GEmUziwBdM-vR3K38pYozKcXIfrBfOwezxxxCMVJjPgvB1jSiQuvawRifhPa4pdlVGDia9NTf1GofvefwrX1ECScxKlX9FtIv05Q_ufB0CKlKfoPrZ8TINf05LHUsv7GMAvznaGLFNyZO93bBDM4q3NiWylmEG2Y%3D&amp;tracking_referrer=www.newscientist.com\">Natur Elektronik<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Wie es funktioniert<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Das Gehirnorganoid wird auf ein spezielles Ger\u00e4t gesetzt, das elektrische Signale senden und lesen kann. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auf diese Weise k\u00f6nnen die Forscher mit dem Organoid kommunizieren und ihm sozusagen beibringen, auf bestimmte Muster oder Eingaben zu reagieren. In der Studie haben sie ihm beigebracht, verschiedene Stimmen aus Audioclips zu erkennen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einer der bemerkenswertesten Aspekte von Brainware ist, dass es lernt und sich anpasst. So wie ein menschliches Gehirn mit der Zeit immer besser wird, verbessert der Organoid seine F\u00e4higkeit, Stimmen zu erkennen, je \u00f6fter er ihnen ausgesetzt ist.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies bringt uns einen Schritt n\u00e4her an die Entwicklung einer KI heran, die dem menschlichen Gehirn \u00e4hnlicher ist, das au\u00dferordentlich effizient ist und nicht viel Energie ben\u00f6tigt (etwa die einer kleinen Gl\u00fchbirne), um zu funktionieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Allerdings gibt es auch Herausforderungen. Die Z\u00fcchtung dieser Hirnorganoide ist schwierig - sie sind schwer zu erzeugen, schwer konsistent zu replizieren und halten nicht lange, aber das Team arbeitet an L\u00f6sungen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Brainoware Leistung<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In einem un\u00fcberwachten Spracherkennungsexperiment wurden die Organoide darauf trainiert, eine einzelne Stimme aus 240 Audioaufnahmen von acht Personen zu unterscheiden, die japanische Vokallaute aussprachen. Diese Laute wurden in Signalsequenzen und r\u00e4umliche Muster f\u00fcr die Organoide umgewandelt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zu Beginn zeigten die Organoide eine Trefferquote von etwa 30 bis 40%, die sich nach zwei Tagen Training auf 70 bis 80% verbesserte.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/08\/the-evolution-of-bio-inspired-ai-developments-and-future-direction\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bioinspirierte KI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> kann verschiedene Formen annehmen, wie zum Beispiel <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/ibm-northpole-chip-promises-faster-low-energy-ai-processing\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">neuromorphe Chips<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> basierend auf biologischen Neuronen. Dieses Projekt geht noch einen Schritt weiter, indem es eine Computerarchitektur aus biologischen Organoiden erstellt.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie es funktioniert:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Bio-inspirierte KI-Hardware<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die in Nature Electronics ver\u00f6ffentlichte Studie stellt Brainoware vor, eine neuartige KI-Hardware, die biologische neuronale Netze in einem Hirnorganoiden einsetzt. Dies ist ein grundlegender Unterschied zu herk\u00f6mmlichen, vom Gehirn inspirierten Siliziumchips, die eine authentischere Nachbildung der Gehirnfunktion bieten.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aufbau und Funktionsweise von Brainoware<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Brainoware verbindet ein aus menschlichen pluripotenten Stammzellen gez\u00fcchtetes Hirnorganoid mit einem hochdichten Multielektroden-Array. Dieser Aufbau erm\u00f6glicht sowohl die \u00dcbertragung elektrischer Signale an das Organoid als auch die Erfassung neuronaler Reaktionen. Das Organoid weist Eigenschaften wie nichtlineare Dynamik, Ged\u00e4chtnis und die F\u00e4higkeit zur Verarbeitung r\u00e4umlicher Informationen auf.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>In der Studie demonstrierte Anwendungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Das Team hat Brainoware erfolgreich in praktischen Szenarien eingesetzt, wie z. B. bei der Spracherkennung und der Vorhersage nichtlinearer chaotischer Gleichungen (wie der H\u00e9non-Karte). Dies zeigt die F\u00e4higkeit von Brainoware, seine Rechenleistung durch Training zu verbessern, und unterstreicht sein Potenzial f\u00fcr Aufgaben, die adaptives Lernen erfordern.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Herausforderungen und Grenzen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Trotz seines innovativen Ansatzes steht Brainoware vor mehreren technischen Herausforderungen, darunter die Erzeugung und Pflege von Hirnorganoiden. Dar\u00fcber hinaus ist die Abh\u00e4ngigkeit der Hardware von Peripherieger\u00e4ten ein Hindernis f\u00fcr ihr Potenzial. Mit anderen Worten: Man braucht eine Menge Hilfsmittel, damit die Hirnorgane richtig funktionieren.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Zuk\u00fcnftige Richtungen und Potenzial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Studie deutet darauf hin, dass sich Brainoware mit Fortschritten bei der Kultivierung von Organoiden und der L\u00f6sung praktischer Probleme im Zusammenhang mit Organoiden zu einem effizienteren und ausgefeilteren System weiterentwickeln k\u00f6nnte. Dies k\u00f6nnte zu einer KI-Hardware f\u00fchren, die die menschliche Gehirnfunktion besser nachahmt und m\u00f6glicherweise den Energieverbrauch senkt.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In Zukunft k\u00f6nnten diese Arten von Biocomputing-Systemen KI-Aufgaben m\u00f6glicherweise energieeffizienter erledigen als herk\u00f6mmliche siliziumbasierte Chips.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die diesj\u00e4hrigen Entwicklungen im Bereich der bioinspirierten KI sind vielversprechend und werden der KI-Branche helfen, die Grenzen des Brute-Force-Computings zu \u00fcberwinden und energieeffiziente Technologien zu entwickeln, die so elegant sind wie die Natur. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cluster menschlicher Gehirnzellen, die in Petrischalen gez\u00fcchtet wurden, wurden mit Computern integriert, um ein grundlegendes Niveau der Spracherkennung zu erreichen. 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