Egy ausztrál vállalat élő idegsejtekből épített biológiai számítógépet kapcsolt egy négylábú robothoz, amelynek mozgását az emberi sejtek elektromos aktivitása is befolyásolja. A kísérlet egy olyan számítástechnikai technológia felé vezethet, amely az élő idegrendszer tanulási képességét használja fel.
A számítógépek történetében eddig a szilíciumalapú elektronika fejlődése határozta meg, hogy milyen gyorsan és milyen összetett feladatokat tudnak elvégezni a gépek. Az ausztrál Cortical Labs azonban egy egészen más irányban kísérletezik: olyan számítógépeket fejleszt, amelyek működésében élő emberi idegsejtek vesznek részt. A vállalat legújabb bemutatóján egy négylábú robotot kapcsoltak össze a CL1 nevű biológiai számítógépükkel, így a robot mozgásának vezérlésében emberi sejtekből kialakított ideghálózat működött közre.
A kísérlet alapját az a felismerés adja, hogy az emberi agy rendkívül összetett információfeldolgozásra képes, miközben energiafogyasztása meglepően alacsony. Egy felnőtt ember agya átlagosan körülbelül 20 watt teljesítményt használ fel, vagyis nagyjából annyit, mint egy kisebb LED-es világítótest. (korábbi cikkem arról, Mennyibe kerül energetikailag egy gondolat? – Kozmosz) Ebből az energiából érzékszervi információkat dolgoz fel, mozgásokat koordinál, emlékeket alakít ki, és folyamatosan alkalmazkodik a környezet változásaihoz. A mai mesterségesintelligencia-rendszerek működtetéséhez ezzel szemben gyakran nagy teljesítményű processzorokra, jelentős elektromos energiára és összetett hűtőrendszerekre van szükség.
A Cortical Labs kutatói ezért azt vizsgálják, hogyan lehetne az élő idegsejtek természetes információfeldolgozó képességét közvetlenül számítástechnikai feladatokra használni. A vállalat korábban már bemutatott egy olyan rendszert, amelyben laboratóriumban tenyésztett idegsejtek a Pong nevű egyszerű számítógépes játékhoz kapcsolódva változtatták meg elektromos aktivitásukat. A robotkutya irányításával most egy olyan területre léptek tovább, ahol a biológiai számítógép működésének a fizikai világban is következménye van.
Hogyan működik az élő számítógép?
A CL1 központi eleme egy apró, laboratóriumban tenyésztett idegsejthálózat, amelyet emberi sejtekből hoznak létre. A kiinduláshoz felhasználhatnak vérből származó sejteket is, amelyeket először úgynevezett indukált pluripotens őssejtekké programoznak vissza, majd megfelelő körülmények között idegsejtekké alakítanak. Ezek a sejtek képesek egymással kapcsolatokat létrehozni, elektromos jeleket kibocsátani és a kapott ingerek hatására megváltoztatni aktivitásukat.
Az idegsejtek egy olyan speciális chip felületén helyezkednek el, amely apró elektródák segítségével képes érzékelni a sejtek elektromos jeleit, illetve elektromos impulzusokat továbbítani feléjük. Az elektronikus rendszer így kétirányú kapcsolatot létesít az élő sejtek és a hagyományos számítógépes környezet között. A sejtek meghatározott elektromos mintázatok formájában kapnak információt, válaszaikat pedig a rendszer digitális adatokká alakítja.
A technológia egyik legfontosabb tulajdonsága, hogy az idegsejtek kapcsolatai és aktivitási mintázatai a tapasztalatok hatására változhatnak. Az emberi agy tanulásának is ez az egyik alapvető mechanizmusa: a gyakran együtt működő idegsejtek közötti kapcsolatok megerősödhetnek, más kapcsolatok pedig gyengülhetnek. A laboratóriumban létrehozott hálózatok sokkal egyszerűbbek az emberi agynál, de bizonyos alkalmazkodási folyamatok már ezekben is megfigyelhetők.
A Cortical Labs ezt a megközelítést biológiai számítástechnikának nevezi, amelyben a számítás egy részét élő sejtek végzik, miközben az elektronikus berendezések biztosítják a kapcsolódást, az adatok feldolgozását és a rendszer szabályozását.
Amikor az idegsejtek robotot mozgatnak
A robotkutyával végzett kísérlet során a biológiai számítógépet egy hagyományos robotvezérlő rendszerhez kapcsolták. A robot mozgásával és környezetével kapcsolatos információk elektronikus jelekké alakíthatók, amelyeket az idegsejthálózat számára megfelelő elektromos ingerlési mintázatok formájában lehet továbbítani. A sejtek válaszaktivitását ezután a számítógépes rendszer értelmezi, és felhasználja a robot működésének befolyásolására.
Ez a kapcsolat teszi lehetővé, hogy az élő idegsejtek részt vegyenek egy fizikai gép vezérlésében. A robot továbbra is hagyományos motorokat, érzékelőket és elektronikus vezérlőegységeket használ, az idegsejthálózat pedig a vezérlési folyamat egyik elemét alkotja. A bemutató alapján a rendszer működő kapcsolatot hozott létre a biológiai számítógép és a robot között, ugyanakkor a rendelkezésre álló információkból egyelőre nehéz megállapítani, hogy a sejtek pontosan mekkora önállósággal irányították a mozgást, és mennyi feladatot végzett a hagyományos szoftver.
Ez fontos különbség, mert egy robot mozgatásához számos, egymással összehangolt folyamat szükséges. A lábak egyensúlyának fenntartása, az akadályok felismerése, a mozgás megtervezése és a motorok működtetése különböző számítási feladatokat jelent. Egy biológiai rendszer akkor válhat igazán hasznossá a robotikában, ha bizonyíthatóan képes ezek közül bizonyos feladatokat megtanulni, majd a környezet változásaihoz alkalmazkodva egyre hatékonyabban végrehajtani.
Tanulhatnak-e gyorsabban az élő sejtek?
A robotkutyás bemutató mögött egy ennél részletesebb kutatási program áll. A Cortical Labs és a Honda Research Institute Europe együttműködésében a kutatók először egy egyszerű virtuális környezetben vizsgálták, hogyan tanulnak a biológiai ideghálózatok. A feladat során egy virtuális szereplőnek egy célpontot kellett megtalálnia, miközben három alapvető mozgás közül választhatott: előrehaladhatott, balra fordulhatott vagy jobbra fordulhatott. A cél irányáról egy mesterségesen létrehozott, szagnyomhoz hasonló információ szolgáltatott támpontot, amelyet a rendszer elektromos impulzusokká alakított, majd továbbított az idegsejtekhez.
A kutatók mintegy 1300 különböző beállítást próbáltak ki, és összesen több mint 4000 órányi kísérleti működést vizsgáltak. A megfelelően kialakított rendszerekben az idegsejthálózatok teljesítménye a tapasztalatok hatására javult, bizonyos feltételek mellett pedig a hagyományos számítógépes tanulási algoritmusnál is jobb eredményt értek el azonos számú tanulási lépésből. A kísérlet egyik legfontosabb kérdése éppen az volt, hogy az élő sejtek mennyi tapasztalatból képesek alkalmazkodni egy új feladathoz, hiszen a robotikában gyakran korlátozott mennyiségű tanulási adat áll rendelkezésre.
A virtuális környezetben kialakított vezérlési megoldást ezután egy valódi robotkutyával is összekapcsolták. Ez lehetőséget adott annak vizsgálatára, hogyan használhatók fel a biológiai hálózatok által létrehozott válaszok egy fizikai robot mozgásának irányításában. A következő kutatási lépés annak megállapítása lesz, hogy a sejtek mennyire képesek új, előre ismeretlen környezetben tanulni, illetve hogyan változik a teljesítményük hosszabb működés során.
Kevesebb energia, nagyobb alkalmazkodóképesség?
A biológiai számítógépek egyik lehetséges előnye az alacsony energiaigény. Az élő idegsejtek működéséhez viszonylag kevés energia szükséges, és az evolúció során olyan információfeldolgozó mechanizmusok alakultak ki bennük, amelyek egyszerre sokféle bemeneti jelre képesek reagálni. Ez különösen értékes lehet az autonóm robotok számára, amelyeknek folyamatosan döntéseket kell hozniuk, miközben akkumulátoraik korlátozott mennyiségű energiát tárolnak.
A biológiai számítógépek teljes energiafogyasztásának meghatározásakor azonban az idegsejtek működésén túl az életben tartásukhoz szükséges berendezéseket is figyelembe kell venni. A sejteknek megfelelő hőmérsékletre, tápanyagokra, oxigénellátásra és ellenőrzött környezetre van szükségük, miközben az elektronikus rendszernek folyamatosan mérnie és feldolgoznia kell az elektromos jeleiket. A Cortical Labs szerint a CL1 hosszabb ideig is képes életben tartani a tenyésztett idegsejteket, de a teljes rendszer energiahatékonyságának összehasonlítása a hagyományos számítógépekkel további méréseket igényel.
Az élő sejtek használata további gyakorlati kérdéseket is felvet. Egy hagyományos processzor működése rendkívül pontosan szabályozható, és ugyanazt a műveletet azonos körülmények között újra és újra elvégzi. Az idegsejtek viszont biológiai rendszerek, amelyek állapota idővel változik, kapcsolataik átrendeződhetnek, és azonos ingerekre is eltérően reagálhatnak. A kutatóknak ezért olyan módszereket kell kidolgozniuk, amelyekkel az élő hálózatok működése megbízhatóan ellenőrizhető, miközben megőrzik azt a rugalmasságot, amely a biológiai számítástechnika legnagyobb ígérete.
A fejlesztésnek etikai vonatkozásai is vannak. A CL1 rendszerekben használt idegsejtek önkéntes donoroktól származó sejtekből készülnek, és a jelenlegi, viszonylag egyszerű sejthálózatok esetében nincs bizonyíték tudatos élmények vagy fájdalomérzet kialakulására. A kutatók ugyanakkor már most foglalkoznak azzal, milyen feltételek mellett válhat szükségessé a biológiai számítógépek etikai felügyeletének szigorítása, különösen akkor, ha a jövőben egyre összetettebb ideghálózatokat hoznak létre.
A Cortical Labs robotkutyája egyelőre kísérleti berendezés, amelynek működése a biológiai és a hagyományos elektronikus számítástechnika együttműködésén alapul. A kutatás hosszabb távú célja olyan hibrid rendszerek létrehozása, amelyek a szilíciumprocesszorok pontosságát az élő idegsejtek alkalmazkodóképességével egyesítik. Ha sikerül ezt a működést megbízhatóvá és energiahatékonnyá tenni, a biológiai számítógépek a robotika mellett az orvosi kutatásokban, az idegrendszeri betegségek vizsgálatában és az új gyógyszerek fejlesztésében is szerepet kaphatnak.
A robotkutya irányításában részt vevő sejtek tehát egy olyan technológia első gyakorlati alkalmazásai közé tartoznak, amelyben az élő idegrendszer működése közvetlenül összekapcsolódik a digitális gépekkel. A következő évek kísérletei dönthetik el, hogy ezek a biológiai hálózatok milyen feladatokban nyújthatnak valódi előnyt a hagyományos számítógépekkel szemben.
Források: New Scientist – Robotic dog controlled with a computer powered by human blood cells; New Atlas – Lab-grown brains can now read Braille and guide robot dogs; ACS Information Age – This Melbourne data centre runs on human brain cells.
