Биологический компьютер содержит около 200 тысяч живых нейронов, полученных из стволовых клеток донорской крови. Ранее эта мини-культура успешно освоила простую аркаду Pong, где нужно двигать платформу для отбивания мяча. Теперь же ученые перешли к трехмерному виртуальному пространству.
Клетки человеческого мозга, выращенные на микрочипе, отлично играют в Doom

Doom требует от игрока исследовать окружение и уничтожать врагов, что стало серьезным вызовом для сгустка клеток. Сначала нейроны вели себя как абсолютные новички: постоянно врезались в стены, хаотично стреляли и крутились на месте. Однако со временем они начали действовать более целенаправленно и точнее атаковать монстров.
Для обучения авторы работы преобразовали цифровой мир игры в паттерны электрических сигналов. При появлении врага определенные электроды стимулируют клетки, заставляя их реагировать. Различные типы активности нейронов превращаются в игровые команды — движение или стрельбу. Ученые отслеживают эти импульсы на мониторе в виде тысяч микроскопических точек и корректируют входящие сигналы, направляя действия живой системы.
Перспективы биологических процессоров
Разработчики подчеркивают, что потенциал чипа CL1 выходит далеко за рамки видеоигр. Технологию можно программировать для самых разных сфер: от робототехники и машинного обучения до моделирования заболеваний и тестирования лекарств. Огромным преимуществом таких систем является их энергоэффективность.
Человеческий мозг потребляет всего около 20 ватт энергии, что недостижимо для современных кремниевых суперкомпьютеров и искусственного интеллекта. По мнению экспертов, проект представляет собой серьезную науку, которая в будущем поможет решить проблему энергопотребления в ИТ-индустрии, предоставив человечеству новые уникальные технологические возможности.
Главный научный сотрудник Cortical Labs Бретт Каган так прокомментировал работу: «Мы только нащупываем поверхность того, чего могут достичь эти нейронные культуры при интеграции в такие системы, как CL1. Наши нейронные культуры исследовались для решения самых разных задач — от робототехники, задач обучения в реальном времени, похожих на ИТ, до здравоохранения, медицины, моделирования заболеваний, скрининга лекарств и даже персонализированной медицины».


