{"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\/it\/2023\/12\/researchers-perform-ai-speech-recognition-with-human-brain-cells\/","title":{"rendered":"I ricercatori eseguono il riconoscimento vocale AI con cellule cerebrali umane"},"content":{"rendered":"

Gruppi di cellule cerebrali umane coltivate in piastre di Petri sono stati integrati con i computer per ottenere un livello fondamentale di riconoscimento vocale.<\/b><\/p>\n

Feng Guo, dell'Indiana University Bloomington, spiega lo studio, pubblicato su <\/span>Elettronica naturale<\/span><\/a>Si tratta di una dimostrazione preliminare per dimostrare la fattibilit\u00e0 del concetto. <\/span>C'\u00e8 ancora un viaggio considerevole da fare\". <\/span><\/p>\n

Guo sottolinea due sfide principali dell'IA convenzionale che questa forma di IA biologica cerca di risolvere: l'elevato consumo energetico e i limiti intrinseci dei chip di silicio, come le loro distinte funzioni di elaborazione e di archiviazione delle informazioni.<\/span><\/p>\n

Il team di Guo, insieme ad altri, come l'australiano Cortical Labs, che cellule cerebrali addestrate per giocare a Pong nel 2022<\/a>stanno esplorando il biocomputing con cellule nervose viventi come potenziale soluzione a queste sfide.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questi organoidi cerebrali - colture di tessuto tridimensionali auto-organizzate che assomigliano a mini-cervelli - emergono da cellule staminali in condizioni di crescita specifiche.\u00a0<\/span><\/p>\n

Possono raggiungere un diametro di alcuni millimetri e contenere fino a 100 milioni di cellule nervose. In confronto, un cervello umano ha circa 100 miliardi di cellule nervose. Gli organoidi sono posizionati su un array di microelettrodi che stimola l'organoide e registra l'attivit\u00e0 neuronale. Il team di Guo chiama questa configurazione \"Brainoware\".<\/span><\/p>\n

In sostanza, Brainoware \u00e8 una nuova forma di intelligenza artificiale molto diversa da quella che vediamo di solito nei computer e negli smartphone. <\/span><\/p>\n

Invece di utilizzare i normali chip, i ricercatori hanno creato un piccolo cluster di cellule cerebrali umane<\/a> - l'organoide del cervello. Questo minuscolo \"mini-cervello\" \u00e8 stato coltivato in laboratorio a partire da cellule staminali ed \u00e8 in grado di svolgere alcuni compiti di base che di solito associamo all'intelligenza artificiale, come il riconoscimento dei modelli di linguaggio.<\/span><\/p>\n

\"\"
A) Schema del sistema \"Brainoware\", che mostra un organoide cerebrale (un mini-cervello cresciuto in laboratorio) collegato a un dispositivo che registra e stimola la sua attivit\u00e0 elettrica. B) Un'immagine microscopica dell'organoide cerebrale, colorata per evidenziare i diversi tipi di cellule, come i neuroni maturi, gli astrociti, i neuroni allo stadio iniziale e le cellule progenitrici, mostrando la sua complessa struttura 3D. Fonte: Elettronica naturale<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Come funziona<\/span><\/h2>\n

\u00a0L'organoide cerebrale viene posizionato su uno speciale dispositivo in grado di inviare e leggere segnali elettrici. <\/span><\/p>\n

In questo modo, i ricercatori possono comunicare con l'organoide, come se gli insegnassero a rispondere a determinati modelli o input. Nello studio, l'hanno addestrato a riconoscere diverse voci da clip audio.<\/span><\/p>\n

Uno degli aspetti pi\u00f9 notevoli di Brainware \u00e8 che impara e si adatta. Proprio come il cervello umano migliora con la pratica, l'organoide migliora la sua capacit\u00e0 di riconoscere le voci quanto pi\u00f9 \u00e8 esposto ad esse.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questo ci porta a un passo dalla creazione di un'intelligenza artificiale che funzioni come il cervello umano, che \u00e8 eccezionalmente efficiente e non ha bisogno di molta energia per funzionare (all'incirca quella di una piccola lampadina).<\/span><\/p>\n

Tuttavia, ci sono delle sfide. La coltivazione di questi organoidi cerebrali \u00e8 complicata: sono difficili da creare, da replicare in modo costante e non durano a lungo, ma il team sta lavorando a delle soluzioni.\u00a0<\/span><\/p>\n

Prestazioni di Brainoware<\/span><\/h2>\n

In un esperimento di riconoscimento vocale non supervisionato, gli organoidi sono stati addestrati a distinguere una singola voce da 240 registrazioni audio di otto individui che pronunciavano suoni vocali giapponesi. Questi suoni sono stati convertiti in sequenze di segnali e modelli spaziali per gli organoidi.<\/span><\/p>\n

Inizialmente, gli organoidi hanno mostrato un tasso di accuratezza di circa 30-40%, che \u00e8 migliorato a 70-80% dopo due giorni di addestramento.\u00a0<\/span><\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9 sullo studio<\/span><\/h2>\n

IA bio-ispirata<\/span><\/a> assume alcune forme diverse, come ad esempio <\/span>chip neuromorfi<\/span><\/a> basati su neuroni biologici. Questo va oltre, creando un'architettura computazionale a partire da organoidi biologici.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ecco maggiori dettagli su come funziona:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Hardware AI bio-ispirato<\/b>: Lo studio, pubblicato su Nature Electronics, presenta Brainoware, un nuovo hardware di intelligenza artificiale che impiega reti neurali biologiche all'interno di un organoide cerebrale. Ci\u00f2 segna un cambiamento fondamentale rispetto ai tradizionali chip di silicio ispirati al cervello, offrendo un'emulazione pi\u00f9 autentica della funzione cerebrale.<\/span><\/li>\n
  2. Struttura e funzionalit\u00e0 di Brainoware<\/b>: Brainoware funziona interfacciando un organoide cerebrale, cresciuto da cellule staminali pluripotenti umane, con un array di multielettrodi ad alta densit\u00e0. Questa configurazione consente sia la trasmissione di segnali elettrici all'organoide sia il rilevamento delle risposte neurali. L'organoide presenta propriet\u00e0 quali dinamica non lineare, memoria e capacit\u00e0 di elaborare informazioni spaziali.<\/span><\/li>\n
  3. Applicazioni dimostrate nello studio<\/b>: Il team ha applicato con successo Brainoware in scenari pratici, come il riconoscimento vocale e la previsione di equazioni caotiche non lineari (come la mappa di H\u00e9non). Questo dimostra la capacit\u00e0 di Brainoware di migliorare le proprie prestazioni di calcolo attraverso l'addestramento, sottolineando il suo potenziale per i compiti che richiedono un apprendimento adattivo.<\/span><\/li>\n
  4. Sfide e limiti<\/b>: Nonostante l'approccio innovativo, Brainoware deve affrontare diverse sfide tecniche, tra cui la generazione e la manutenzione degli organoidi cerebrali. Inoltre, la dipendenza dell'hardware da apparecchiature periferiche ne ostacola il potenziale. In altre parole, sono necessarie molte apparecchiature di supporto per consentire agli organi cerebrali di funzionare correttamente.\u00a0<\/span><\/li>\n
  5. Direzioni future e potenziale<\/b>: Lo studio suggerisce che, grazie ai progressi nella coltivazione degli organoidi e alla risoluzione dei problemi pratici ad essi associati, Brainoware potrebbe evolvere in un sistema pi\u00f9 efficiente e sofisticato. Ci\u00f2 potrebbe portare a un hardware di intelligenza artificiale che imita pi\u00f9 da vicino il funzionamento del cervello umano, riducendo potenzialmente il consumo di energia.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    In futuro, questi tipi di sistemi di biocomputing potrebbero eseguire compiti di intelligenza artificiale in modo pi\u00f9 efficiente dal punto di vista energetico rispetto ai tradizionali chip basati sul silicio.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Gli sviluppi di quest'anno nel campo dell'intelligenza artificiale bioispirata sono molto promettenti per aiutare l'industria dell'intelligenza artificiale a superare i limiti del calcolo a forza bruta e a creare tecnologie efficienti dal punto di vista energetico, eleganti come la natura. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Cluster di cellule cerebrali umane coltivate in piastre di Petri sono state integrate con computer per ottenere un livello fondamentale di riconoscimento vocale. Feng Guo, dell'Indiana University Bloomington, spiega a proposito dello studio, pubblicato su Nature Electronics: \"Si tratta di una dimostrazione preliminare per mostrare la fattibilit\u00e0 del concetto. Il cammino da percorrere \u00e8 ancora lungo\". Guo sottolinea due sfide principali dell'IA convenzionale che questa forma di IA biologica cerca di risolvere: l'elevato consumo energetico e le limitazioni intrinseche dei chip di silicio, come le loro distinte funzioni di elaborazione e di archiviazione delle informazioni. 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