В лаборатории вырастили небольшие фрагменты мозговой ткани мыши и научили их лучше справляться с простой, но важной задачей управления — удерживать виртуальный «шест» в равновесии.
Речь не о «живом компьютере». Главное здесь другое: исследователи показали, что нейронные сети в такой ткани можно подстраивать с помощью обратной связи. Это помогает понять, как мозг учится и что ломается при неврологических болезнях.
Задача была такой: в компьютерной модели нужно удерживать вертикально падающий стержень, двигая платформу влево или вправо. Ткань получала электрические сигналы о том, куда и насколько наклоняется стержень. Её ответ система переводила в команду для движения платформы.
Учёные сравнили три режима: без обратной связи, со случайными сигналами и с адаптивной обратной связью. В последнем режиме система следила за результатом и, если он ухудшался, давала короткие импульсы определённым нейронам. При этом алгоритм подбирал, какие именно нейроны стимулировать, по прошлым удачным попыткам.
Именно этот режим дал заметный результат. Без обратной связи хороший уровень получался в 2,3% случаев, со случайной — в 4,4%, а с адаптивной — в 46%.
Но эффект оказался недолгим: после 45 минут без работы ткань теряла навык. Учёные считают, что такой подход может пригодиться для изучения обучения и нарушений пластичности мозга, а не для замены обычных компьютеров.
