Saken er produsert og finansiert av Høgskolen i Oslo og Akershus - Les mer
Nevronene i hjernen vår behandler informasjon totalt forskjellig fra de datamaskinene som vi bruker i dag.

Levende nerveceller skal lage bedre datamaskiner

Forskere ser nå på den mest effektive datainnretningen de kjenner til, nemlig hjernen vår.

23.8 2017 04:00

Om ikke lenge vil det bli et behov for datamaskiner med mye større kapasitet. For å finne ut av dette utforsker forskerne derfor den mest effektive datainnretningen vi kjenner til, nemlig hjernen vår.

I framtiden kan vi tenke oss datamaskiner som kan vokse, reparere skader, optimalisere energiforbruk og være energieffektive.

– Hva skjer når nerveceller fra hjernen reagerer på stimuli og skaper nye mønstre? spør forsker Stefano Nichele ved Høgskolen i Oslo og Akershus (HiOA).

Når han og kollegaene finner svar på dette kan de prøve å gjenskape de samme mønstrene i kunstige datasystemer med såkalte nanomagneter. Dette er rett og slett bitte små magneter som reagerer med hverandre, på samme måte som nervecellene i hjernen vår gjør. 

På denne måten kan forskere lage nye løsninger som fungerer på en helt annen måte enn dagens datamaskiner. Nevronene i hjernen behandler nemlig informasjon totalt forskjellig fra de datamaskinene som vi bruker i dag.


Mikroskopisk bilde av en åtte dager gammel nevrokultur som har vokst fram. Nevronettverket er laget fra menneskelige stamceller (iPSC). (Foto: NTNU)

Roboter styrt av nevroner

Men hvis vi får til å gjenskape egenskapene til de levende nevronene, trenger vi også en annen type hardware i de kunstige datamaskinene. Nanomagneter for eksempel kan ha mange av de samme egenskapene som nevronene. De kan kommunisere og organisere seg selv, men de dør ikke som cellene gjør.

Likevel må det først forskes på biologiske celler. For noen år siden var det vanlig å ta nevroner fra rottehjerner til forsøk. Men med kunnskaper i bioteknologi kan forskerne nå lage nevroner fra stamceller.

Foreløpige resultater fra forskningen til Nichele og hans kolleger gjør det mulig for en robot å gjennomføre enkle oppgaver med data fra nevroner, som for eksempel å unngå å krasje med veggene når den skal bevege seg.


Førsteamanuensis Stefano Nichele, HiOA, og professor Gunnar Tufte, NTNU, bruker maskinlæringsalgoritmer for å prosessere nevrodata. (Foto: Kai T. Dragland )

Kan hjelpe folk med hjerneskade

Om prosjektet lykkes videre framover, kan det også gi gode medisinske gevinster. Hvis vi lærer mer om hvordan vi kan kommunisere med nevroner, hvordan cellene vokser og hvordan de reparerer seg selv, kan vi kanskje utvikle løsninger som kan hjelpe folk med hjerneskade til å få tilbake noe funksjonalitet.

Nichele og hans kolleger innen datateknologi samarbeider med nevrospesialister på St. Olavs hospital i Trondheim, som har en lab der nevroner og nevrokulturer kan dyrkes til forskningen.

– Viktigst er det å lære om forskjellen mellom et biologisk nettverk og et kunstig nettverk. Kunstige nettverk må så langt trenes, de lærer ikke av seg selv, slik biologiske nettverk kan, sier han.

– Vi håper med denne forskningen å få bedre innsikt i hvordan biologiske nettverk fungerer i forhold til kunstige dataløsninger, sier Nichele.

Referanse: 

Peter Aaser m.fl: Towards Making a Cyborg: A Closed-Loop Reservoir-Neuro System. Artikkelen ble lagt frem på European Conference on Artificial Life (ECAL) i 2017.

forskning.no ønsker en åpen og saklig debatt. Vi forbeholder oss retten til å fjerne innlegg. Du må bruke ditt fulle navn. Vis regler

Regler for leserkommentarer på forskning.no:

  1. Diskuter sak, ikke person. Det er ikke tillatt å trakassere navngitte personer eller andre debattanter.
  2. Rasistiske og andre diskriminerende innlegg vil bli fjernet.
  3. Vi anbefaler at du skriver kort.
  4. forskning.no har redaktøraransvar for alt som publiseres, men den enkelte kommentator er også personlig ansvarlig for innholdet i innlegget.
  5. Publisering av opphavsrettsbeskyttet materiale er ikke tillatt. Du kan sitere korte utdrag av andre tekster eller artikler, men husk kildehenvisning.
  6. Alle innlegg blir kontrollert etter at de er lagt inn.
  7. Du kan selv melde inn innlegg som du mener er upassende.
  8. Du må bruke fullt navn. Anonyme innlegg vil bli slettet.

Annonse

Emneord