In het septembernummer van het tijdschrift Natuur, wetenschappers van de Texas A&M University, Hewlett Packard Labs en Stanford University hebben een nieuw nanodevice beschreven dat bijna identiek werkt als een hersencel. Verder, ze hebben aangetoond dat deze synthetische hersencellen kunnen worden samengevoegd om ingewikkelde netwerken te vormen die vervolgens problemen op een hersenachtige manier kunnen oplossen.

"Dit is de eerste studie waarbij we een neuron hebben kunnen nabootsen met slechts een enkel apparaat op nanoschaal, die anders honderden transistors nodig zouden hebben, " zei Dr. R. Stanley Williams, senior auteur van de studie en professor bij de afdeling Electrical and Computer Engineering. "We zijn er ook in geslaagd om netwerken van onze kunstmatige neuronen met succes te gebruiken om speelgoedversies van een reëel probleem op te lossen dat rekenkundig intensief is, zelfs voor de meest geavanceerde digitale technologieën."

Vooral, de onderzoekers hebben proof of concept aangetoond dat hun op de hersenen geïnspireerde systeem mogelijke mutaties in een virus kan identificeren, wat zeer relevant is voor het waarborgen van de werkzaamheid van vaccins en medicijnen voor stammen die genetische diversiteit vertonen.

In de afgelopen decennia is digitale technologieën zijn kleiner en sneller geworden, grotendeels vanwege de vooruitgang in transistortechnologie. Echter, deze kritieke circuitcomponenten naderen snel hun limiet van hoe klein ze kunnen worden gebouwd, het initiëren van een wereldwijde inspanning om een ​​nieuw type technologie te vinden dat een aanvulling kan vormen, indien niet vervangen, transistoren.

Naast dit "verkleining"-probleem, op transistor gebaseerde digitale technologieën hebben andere bekende uitdagingen. Bijvoorbeeld, ze worstelen met het vinden van optimale oplossingen wanneer ze grote hoeveelheden gegevens voorgeschoteld krijgen.

"Laten we een bekend voorbeeld nemen van het vinden van de kortste route van uw kantoor naar uw huis. Als u een enkele tussenstop moet maken, het is een vrij eenvoudig probleem om op te lossen. Maar als je om wat voor reden dan ook 15 stops tussendoor moet maken, je hebt 43 miljard routes om uit te kiezen, " zei Dr. Suhas Kumar, hoofdauteur van de studie en onderzoeker bij Hewlett Packard Labs. "Dit is nu een optimalisatieprobleem, en de huidige computers zijn nogal onbekwaam om het op te lossen."

Kumar voegde toe dat een andere zware taak voor digitale machines patroonherkenning is, zoals het identificeren van een gezicht als hetzelfde, ongeacht het gezichtspunt of het herkennen van een bekende stem begraven in een lawaai van geluiden.

Maar taken die digitale machines in een computationele tizzy kunnen sturen, zijn taken waarin het brein uitblinkt. In feite, hersenen zijn niet alleen snel in herkennings- en optimalisatieproblemen, maar ze verbruiken ook veel minder energie dan digitale systemen. Vandaar, door na te bootsen hoe de hersenen dit soort taken oplossen, Williams zei dat hersengeïnspireerde of neuromorfische systemen mogelijk enkele van de computationele hindernissen waarmee de huidige digitale technologieën worden geconfronteerd, kunnen overwinnen.

Om de fundamentele bouwsteen van de hersenen of een neuron te bouwen, de onderzoekers hebben een synthetisch apparaat op nanoschaal samengesteld dat bestaat uit lagen van verschillende anorganische materialen, elk met een unieke functie. Echter, ze zeiden dat de echte magie plaatsvindt in de dunne laag gemaakt van de samengestelde niobiumdioxide.

Wanneer een kleine spanning op dit gebied wordt toegepast, zijn temperatuur begint te stijgen. Maar wanneer de temperatuur een kritische waarde bereikt, niobiumdioxide ondergaat een snelle verandering in persoonlijkheid, veranderen van een isolator in een geleider. Maar als het elektrische stromen begint te geleiden, de temperatuur daalt en niobiumdioxide wordt weer een isolator.

Deze heen-en-weer overgangen stellen de synthetische apparaten in staat om een ​​puls van elektrische stroom te genereren die sterk lijkt op het profiel van elektrische pieken, of actiepotentialen, geproduceerd door biologische neuronen. Verder, door de spanning over hun synthetische neuronen te veranderen, de onderzoekers reproduceerden een rijk scala aan neuronaal gedrag dat in de hersenen werd waargenomen, zoals volgehouden, burst en chaotisch afvuren van elektrische spikes.

"Het vastleggen van het dynamische gedrag van neuronen is een belangrijk doel voor op de hersenen geïnspireerde computers, "zei Kumar. "Al met al, we waren in staat om ongeveer 15 soorten neuronale schietprofielen te recreëren, allemaal met behulp van een enkele elektrische component en met veel lagere energieën in vergelijking met op transistors gebaseerde circuits."

Om te evalueren of hun synthetische neuronen echte problemen kunnen oplossen, de onderzoekers hebben eerst 24 van dergelijke apparaten op nanoschaal met elkaar verbonden in een netwerk dat is geïnspireerd op de verbindingen tussen de hersenschors en de thalamus, een bekende neurale route die betrokken is bij patroonherkenning. Volgende, ze gebruikten dit systeem om een ​​speelgoedversie van het virale quasispecies-reconstructieprobleem op te lossen, waarbij mutante variaties van een virus worden geïdentificeerd zonder een referentiegenoom.

Door middel van gegevensinvoer, de onderzoekers lieten het netwerk kennismaken met korte genfragmenten. Vervolgens, door de sterkte van verbindingen tussen de kunstmatige neuronen binnen het netwerk te programmeren, ze stelden basisregels vast over het samenvoegen van deze genetische fragmenten. De puzzelachtige taak voor het netwerk was om mutaties in het genoom van het virus op te sommen op basis van deze korte genetische segmenten.

De onderzoekers ontdekten dat binnen een paar microseconden, hun netwerk van kunstmatige neuronen vestigde zich in een staat die indicatief was voor het genoom van een mutante stam.

Williams en Kumar merkten op dat dit resultaat een principieel bewijs is dat hun neuromorfe systemen taken snel en energiezuinig kunnen uitvoeren.

De onderzoekers zeiden dat de volgende stappen in hun onderzoek zullen zijn om het repertoire van de problemen die hun hersenachtige netwerken kunnen oplossen uit te breiden door andere vuurpatronen en enkele kenmerkende eigenschappen van het menselijk brein, zoals leren en geheugen, op te nemen. Ze zijn ook van plan hardware-uitdagingen aan te pakken voor het implementeren van hun technologie op commerciële schaal.

"Het berekenen van de staatsschuld of het oplossen van een grootschalige simulatie is niet het soort taak waar het menselijk brein goed in is en daarom hebben we digitale computers. Als alternatief, we kunnen onze kennis van neuronale verbindingen gebruiken om problemen op te lossen waar de hersenen uitzonderlijk goed in zijn, " zei Williams. "We hebben aangetoond dat, afhankelijk van het type probleem, er zijn andere en efficiëntere manieren om berekeningen uit te voeren, anders dan de conventionele methoden met behulp van digitale computers met transistors."