Имитаторы компьютерной микросхемы, как наши нейроны адаптируются к новой информации

нейрон

Строительство компьютерной системы, которая может тиражировать способность человеческого мозга изучить новые задачи, было мечтой ученых в течение многих десятилетий. Исследователи MIT являются теперь одним гигантским шагом ближе к реализации этой мечты путем проектирования компьютерной микросхемы, подражающей, как нейроны мозга адаптируются в ответ на новую информацию.

Этот процесс, известный как пластичность, как полагают, является основанием многих функций мозга, таких как память и изучение. Результаты исследования будут описаны ведущим автором Ши — Сан Пун в Национальной академии наук на этой неделе.

Кремниевый чип, имеющий приблизительно 400 транзисторов, в состоянии моделировать активность единственного мозгового синапса. Синапс является связью между двумя нейронами, клетки, специализированные, чтобы передать сигналы к отдельным клеткам — мишеням, и синапс является средствами, которыми они делают так.Кси — Сан Пун, основной исследователь в Подразделении Гарварда-MIT Медицинских наук и Технологии, говорит, что они ожидают, что этот чип поможет нейробиологам в узнавании больше как функции мозга.

Чип мог также быть использован в невральных протезных устройствах как искусственные сетчатки.Моделирование синапсов

Мозг содержит приблизительно 100 миллиардов нейронов, каждое формирование синапсы со многими другими нейронами. Синапс является расселиной (соединение промежутка) между двумя нейронами, каждого называют пресинаптическим нейроном и другим постсинаптическим нейроном. Пресинаптический нейрон выпускает нейромедиаторы, т.е. глутамат и GABA, связывающие с рецепторами постсинаптической клеточной мембраны, активируя ионные каналы, которые способны к прохождению электрического тока.Электрический потенциал клетки изменяется путем открытия и закрытия этих ионных каналов, который заставляет изменения напряжения в пресинаптической клетке вызывать изменения напряжения в постсинаптической клетке.

Этот электрический импульс называют потенциалом действия.?Вся синаптическая активность зависит от этих ионных каналов, управляющих потоком заряженных атомов, т.е. натрием, калием и кальцием. Эти ионные каналы являются основным принципом для двух процессов, таких как долгосрочное потенцирование (LTP), усиливающее синапсы и долгосрочную депрессию (LTD), ослабляющую синапсы.

Исследователи MIT проектировали компьютерную микросхему таким способом, что транзисторы могли подражать активности различных ионных каналов. По сравнению с большей частью жареного картофеля, оперирующего в двойном, способе включения — выключения, исследователи проектировали новый мозговой чип так, чтобы электрические токи через транзисторы в аналоге и не цифровой моде с градиентом электрического потенциала, заставив ток течь через транзисторы, подобные ионам, текущим через ионные каналы в клетке.

Пун комментирует:«Мы можем щипнуть параметры схемы, чтобы соответствовать определенным ионным каналам. У нас теперь есть способ захватить каждый ионный процесс, на который это идет в нейроне».

Прежде, исследователи раньше строили схемы, которые могли только моделировать увольнение потенциала действия без всех обстоятельств, производящих потенциалы. Пун добавляет:«Если Вы действительно хотите подражать функции мозга реалистично, Вы должны сделать больше, чем просто имеющий пики. Вы должны захватить внутриклеточные процессы, которые основаны на ионном канале».

Исследователи MIT ожидают свой чип, который будет использоваться для строительства систем, чтобы смоделировать определенные невральные функции, как визуальная обрабатывающая система, которая могла быть значительно быстрее по сравнению с компьютерами. Моделировать простую мозговую схему может занять часы или дни, даже на компьютерных системах высокой производительности, пока моделирование с аналоговой системой чипа еще быстрее, чем биологическая система.По словам Пуна, строя жареный картофель, который может связать с помощью интерфейса с биологическими системами, могло быть другое возможное применение, которое могло принести пользу потенциальной связи между мозговыми и невральными протезными устройствами, как искусственные сетчатки. В далеком будущем этот жареный картофель мог также служить стандартными блоками для устройств искусственного интеллекта.

? Дебаты решилиЧип уже использовался командой MIT, чтобы предложить решение долгосрочным дебатам по тому, как LTD происходит.Согласно одной гипотезе, LTD и LTP зависят от частоты потенциалов действия, стимулированных в постсинаптической клетке. Более свежая теория, однако, предполагает, что выбор времени прибытия потенциалов действия в синапс является ключом, от которого зависят долгосрочное потенцирование и долгосрочная депрессия, поскольку оба требуют участия ионных каналов, известных как рецепторы NMDA, обнаруживающие постсинаптическую активацию.

Другая недавняя теория предполагает, что обе модели могли быть объединены, если второй тип рецептора будет вовлечен в обнаружение той активности. Один потенциальный кандидат на второй рецептор является рецептором эндоканнабиноида.

Эндоканнабиноиды, сопоставимые со структурой марихуаны, производятся в мозгу и играют роль в различных функциях, таких как ощущение боли, аппетит и память. Согласно теориям некоторых ученых, если эндоканнабиноиды, производящиеся в постсинаптической клетке, выпущены в синапс, они активируют пресинаптические рецепторы эндоканнабиноида, и LTD произойдет, если рецепторы NMDA будут активны одновременно.Исследователи умели точно моделировать и LTD и LTP включением транзисторов в их чипе, смоделировавшем рецепторы эндоканнабиноида. Пун объявил, что несмотря на поддержку предыдущих экспериментов, до сих пор, «никто не соединил все это и продемонстрировал в вычислительном отношении, что действительно это работает, и это — то, как она работает».

Исследование было во главе с кси — Сан Пун, основной исследователь в Подразделении Гарварда-MIT Медицинских наук и Технологии, с Гаем Рэчмутом, бывшим postdoc в лаборатории Пуна, как ведущий автор. Среди других авторов Марк Бир, профессор Пикауэра Нейробиологии в MIT, и Харел Shouval университета Медицинской школы Техаса.


Комментариев: 5 на “Имитаторы компьютерной микросхемы, как наши нейроны адаптируются к новой информации

Добавить комментарий