Китайські вчені створили робота з мозком зі стовбурових клітин людини

Для цього довелося виростити «мозок» зі стовбурових клітин і приєднати його до нейтронного інтерфейсу. Наразі не всі проблеми вирішено, але робот уже обходить об’єкти та бере предмети в руки.

Учені з Китаю знайшли новий варіант навчання роботів захопленню предметів і уникненню перешкод – технологію «мозок на чіпі». Для цього вони об’єднали нейронний інтерфейс і тканину зі стовбурових клітин людини, вирощену в лабораторії. Наразі це перша у світі «інтелектуальна система комплексної інформаційної взаємодії» з відкритим вихідним кодом, здатна на розвиток мозкоподібних обчислень.

Подібна взаємодія вже була використана Ілоном Маском у проєкті Neuralink, але тоді саме випробовуваного підключали до інтерфейсу, що імплантується, для управління технікою силою думки. Тепер же вчені стверджують, що дослідження допоможуть створити гібрид людино-роботизованого інтелекту.

За основу команда вчених взяла органели мозку – скупчення нейронів розміром з горошину. Для їх створення використовували людські плюрипотентні стовбурові клітини, які можуть розвиватися в практично будь-які види тканин. У тому числі нейронні. Після чого отриманий «матеріал» з’єднали з чіпом нейронного інтерфейсу. На думку Лі Сяохуна, професора Тяньцзіньського університету, перед нами найбільш перспективна модель базового інтелекту. Але у технології все ще є деякі «вузькі місця». Наприклад, низька зрілість розвитку і проблема з надходженням поживних речовин.

Цікаво, що створені таким чином органели можна пересадити й людині. При цьому вони швидко встановлюють функціональні зв’язки з мозком господаря, отримують робочу судинну систему і демонструють просунуте дозрівання. Подібне рішення в майбутньому зможе допомогти відновленню функцій мозку заміщенням втрачених нейронів.

Поки що прототип робота навчився долати невеликі перешкоди та навіть хапати предмети. У майбутньому платформа зможе вийти на новий рівень і почне імітувати складніші функції мозку. Але вже зараз у вчених є можливість кодувати й декодувати сигнали залежно від стимуляції.

Більше публікацій за темою