Изготовленный аналоговый чип очень крупномасштабной интеграции (СБИС), используемый для имитации нейронных процессов, участвующих в памяти и обучении. Изображение: Гай Рахмут
На протяжении десятилетий ученые мечтали о создании компьютерных систем, которые могли бы воспроизвести талант человеческого мозга к обучению новым задачам.
Исследователи из Массачусетского технологического института сделали важный шаг к этой цели, разработав компьютерный чип, имитирующий адаптацию нейронов мозга в ответ на новую информацию. Считается, что это явление, известное как пластичность, лежит в основе многих функций мозга, включая обучение и память.
Имея около 400 транзисторов, кремниевый чип может имитировать активность одного синапса мозга ?? соединение между двумя нейронами, которое позволяет информации течь от одного к другому. Исследователи ожидают, что этот чип поможет нейробиологам узнать больше о том, как работает мозг, а также может быть использован в нейронных протезах, таких как искусственная сетчатка, говорит Чи-Санг Пун, главный научный сотрудник Отделения медицинских наук Гарвардского технологического института. и технологии.
Пун – старший автор статьи с описанием чипа в Proceedings of the National Academy of Sciences за неделю с ноября. 14. Гай Рахмут, бывший постдок лаборатории Пуна, является ведущим автором статьи. Другие авторы – Марк Беар, профессор нейробиологии Пикауэра в Массачусетском технологическом институте, и Харел Шуваль из Медицинской школы Техасского университета.
Моделирование синапсов
В мозгу около 100 миллиардов нейронов, каждый из которых образует синапсы со многими другими нейронами. Синапс – это промежуток между двумя нейронами (известный как пресинаптический и постсинаптический нейроны). Пресинаптический нейрон высвобождает нейротрансмиттеры, такие как глутамат и ГАМК, которые связываются с рецепторами на постсинаптической клеточной мембране, активируя ионные каналы. Открытие и закрытие этих каналов изменяет электрический потенциал клетки. Если потенциал изменяется достаточно резко, клетка генерирует электрический импульс, называемый потенциалом действия.
Вся эта синаптическая активность зависит от ионных каналов, которые контролируют поток заряженных атомов, таких как натрий, калий и кальций. Эти каналы также являются ключевыми для двух процессов, известных как долгосрочная потенциация (LTP) и долгосрочная депрессия (LTD), которые соответственно усиливают и ослабляют синапсы.
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали свой компьютерный чип так, чтобы транзисторы могли имитировать активность различных ионных каналов. Хотя большинство микросхем работают в двоичном режиме включения / выключения, ток течет через транзисторы на новом мозговом чипе аналоговым, а не цифровым способом. Градиент электрического потенциала заставляет ток течь через транзисторы так же, как ионы проходят через ионные каналы в ячейке.
?? Мы можем настроить параметры схемы, чтобы они соответствовали определенным ионным каналам, ?? Пун говорит. Теперь у нас есть способ фиксировать каждый ионный процесс, происходящий в нейроне.??
Раньше исследователи создавали схемы, которые могли имитировать срабатывание потенциала действия, но не все обстоятельства, которые создают потенциалы. ?? Если вы действительно хотите реалистично имитировать работу мозга, вам нужно делать больше, чем просто подбрасывать. Вы должны улавливать внутриклеточные процессы, основанные на ионных каналах, ?? Пун говорит.
Новый чип представляет собой «значительный прогресс в усилиях по включению того, что мы знаем о биологии нейронов и синаптической пластичности, в чипы CMOS [дополнительный металл-оксид-полупроводник]», говорит Дин Буономано, профессор нейробиологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, добавляя, что уровень биологического реализма впечатляет.
Исследователи из Массачусетского технологического института планируют использовать свой чип для создания систем для моделирования определенных нейронных функций, таких как система обработки изображений. Такие системы могут быть намного быстрее цифровых компьютеров. Даже в высокопроизводительных компьютерных системах для моделирования простой мозговой цепи требуются часы или дни. С аналоговой системой микросхем моделирование происходит даже быстрее, чем сама биологическая система.
Еще одно потенциальное применение – создание микросхем, которые могут взаимодействовать с биологическими системами. Это может быть полезно для обеспечения связи между нейронными протезами, такими как искусственная сетчатка, и мозгом. В дальнейшем эти чипы также могут стать строительными блоками для устройств искусственного интеллекта, говорит Пун.
Дебаты разрешены
Исследователи Массачусетского технологического института уже использовали свой чип, чтобы предложить решение давней дискуссии о том, как возникает LTD.
Одна теория утверждает, что LTD и LTP зависят от частоты потенциалов действия, стимулируемых в постсинаптической клетке, в то время как более поздняя теория предполагает, что они зависят от времени потенциалов действия ?? прибытие в синапс.
Оба требуют участия ионных каналов, известных как рецепторы NMDA, которые обнаруживают постсинаптическую активацию. Недавно было высказано предположение, что обе модели можно было бы объединить, если бы в обнаружении этой активности участвовал рецептор второго типа. Одним из кандидатов на роль второго рецептора является эндоканнабиноидный рецептор.
Эндоканнабиноиды, похожие по структуре на марихуану, вырабатываются в головном мозге и участвуют во многих функциях, включая аппетит, болевые ощущения и память. Некоторые нейробиологи предположили, что эндоканнабиноиды, продуцируемые в постсинаптической клетке, высвобождаются в синапс, где они активируют пресинаптические эндоканнабиноидные рецепторы. Если рецепторы NMDA активны одновременно, возникает LTD.
Когда исследователи включили в свои чипы транзисторы, моделирующие эндоканнабиноидные рецепторы, они смогли точно имитировать как LTD, так и LTP. Хотя предыдущие эксперименты подтверждали эту теорию, до сих пор «никто не собирал все это вместе и не демонстрировал с помощью вычислений, что это действительно работает, и вот как это работает», Пун говорит.
Этот рассказ переиздан с разрешения MIT News (веб-сайт.мит.edu / newsoffice /), популярный сайт, на котором освещаются новости об исследованиях, инновациях и преподавании Массачусетского технологического института.