Mikroprocesory neuromorficzne.pdf

Mikroprocesory

neuromorficzne

Ma∏e i wydajne urzàdzenia elektroniczne,

dzia∏ajàce jak zespo∏y komórek nerwowych w mózgu,

pozwolà budowaç krzemowe siatkówki

wszczepiane niewidomym, oczy robotów

i inne inteligentne czujniki

KWABENA BOAHEN

WSZCZEPIALNA KRZEMOWA SIATKÓWKA ( wizja artystyczna grafika ),

naÊladujàca naturalne funkcje oka, pozwoli widzieç niewidomym.

40 ÂWIAT NAUKI

CZERWIEC 2005

W s∏ynnym pojedynku szachowym w 1997 roku superkomputer IBM Deep Blue

pokona∏ arcymistrza Garriego Kasparowa po prostu si∏à. Maszyna analizowa∏a

200 mln potencjalnych ruchów na szachownicy w ciàgu sekundy, podczas gdy

jej przeciwnik z krwi i koÊci – najwy˝ej trzy. Zwyci´stwo Deep Blue nie oznacza

jednak, ˝e komputery mogà rywalizowaç z ludzkim mózgiem w takich dziedzi-

nach, jak widzenie, s∏yszenie, rozpoznawanie wzorca czy uczenie si´. Komputery na przy-

k∏ad nie sà w stanie tak jak my rozpoznaç kogoÊ z daleka tylko po sposobie chodzenia. A je-

Êli chodzi o ich wydajnoÊç, to nie ma o czym mówiç. Typowy superkomputer w porównaniu

z bry∏à tkanki nerwowej wielkoÊci melona, jakà jest nasz mózg, wa˝y oko∏o 1000 razy wi´-

cej, ma blisko 10 tys. razy wi´kszà obj´toÊç i zu˝ywa milion razy wi´cej energii.

Jak to mo˝liwe, ˝e mózg, któremu przekazanie sygna∏u chemicznego mi´dzy neuronami

zajmuje jednà tysi´cznà sekundy, radzi sobie z zadaniami szybciej i zu˝ywa przy tym mniej

energii ni˝ najpot´˝niejsze procesory cyfrowe, wykonujàce w ciàgu sekundy nawet miliar-

dy operacji? Tajemnica najwyraêniej tkwi w organizacji tych wolno dzia∏ajàcych elementów.

Mózg nie wykonuje zakodowanych rozkazów, tak jak to robi komputer, lecz pobudza po-

∏àczenia mi´dzy komórkami nerwowymi, czyli synapsy. Ka˝da taka aktywacja odpowiada

wykonaniu jednego polecenia procesora maszyny cyfrowej; dlatego te˝ liczb´ po∏àczeƒ po-

budzanych w mózgu w ciàgu jednej sekundy mo˝na porównaç z liczbà instrukcji realizo-

wanych w tym samym czasie przez procesor komputera. AktywnoÊç synaptyczna ludzkie-

go mózgu jest osza∏amiajàca: 10 tys. bilionów (10 16 ) po∏àczeƒ nerwowych na sekund´.

Trzeba by miliona komputerów wyposa˝onych w procesor Pentium Intela, by mog∏y temu

tempu sprostaç – nie liczàc wieluset megawatów mocy, którymi nale˝a∏oby je zasilaç.

Nieliczna, ale pomys∏owa grupa elektroników pracuje od niedawna z powodzeniem nad

naÊladowaniem organizacji i dzia∏ania sieci neuronów. Naukowcy mówià o kopiowaniu

organizacji po∏àczeƒ nerwowych do pó∏przewodnikowych uk∏adów scalonych, a uzyska-

ne w ten sposób mikroprocesory nazywajà neuromorficznymi. JeÊli dalej tak dobrze b´-

dzie im sz∏o, zapewne zbudujà krzemowà wszczepianà siatkówk´ dla niewidomych i pro-

cesory dêwi´ku dla nies∏yszàcych, które b´dà dzia∏aç 30 lat na jednej dziewi´ciowoltowej

bateryjce. Innym rezultatem tych badaƒ byç mo˝e b´dà tanie i bardzo sprawne optyczne,

dêwi´kowe czy te˝ zapachowe czujniki do robotów i innych inteligentnych maszyn [ ramka

na stronie 43 ].

Nasz zespó∏ z University of Pennsylvania poczàtkowo skupi∏ si´ na budowie uk∏adu sca-

lonego naÊladujàcego siatkówk´ oka – warstw´ tkanki gruboÊci pó∏ milimetra, wyÊcie∏ajà-

cà tylnà cz´Êç wn´trza ga∏ki ocznej. Sk∏adajàca si´ z pi´ciu warstw wyspecjalizowanych

komórek siatkówka przeprowadza wst´pnà obróbk´ obrazów, w zasadzie nie anga˝ujàc

do tego mózgu. WybraliÊmy siatkówk´, gdy˝ jest ona jednà z lepiej poznanych i opisanych

przez anatomów struktur czuciowych cz∏owieka. Nast´pnie przystàpiliÊmy do odtworzenia

sposobu, w jaki powstajà takie struktury – procesu, który nazwaliÊmy metamorfingiem.

Odtwarzanie siatkówki

BLISKO MILION KOMÓREK zwojowych siatkówki porównuje sygna∏y otrzymywane od zespo-

∏ów liczàcych od kilku do kilkuset Êwiat∏oczu∏ych elementów (fotoreceptorów), które od-

bierajà to, co si´ dzieje w niewielkim wycinku pola widzenia. Gdy w danym obszarze coÊ

si´ zmienia, na przyk∏ad nat´˝enie oÊwietlenia, ka˝da komórka zwojowa przesy∏a impulsy

elektryczne, zwane iglicami, wzd∏u˝ nerwu wzrokowego a˝ do mózgu. Przesy∏anie wy∏ado-

waƒ odbywa si´ proporcjonalnie do wzgl´dnej zmiany nat´˝enia Êwiat∏a w czasie lub prze-

strzeni, a nie do bezwzgl´dnego nat´˝enia bodêca. Dlatego te˝ czu∏oÊç komórek zwojo-

wych zmniejsza si´, gdy roÊnie ogólne nat´˝enie Êwiat∏a. W ten sposób siatkówka kompensuje

na przyk∏ad milionkrotny wzrost poziomu jasnoÊci nieba mi´dzy przedÊwitem a po∏udniem.

Prace nad budowà sztucznej siatkówki rozpocz´∏a w California Institute of Technology

tu˝ po ukoƒczeniu studiów biologicznych Misha A. Mahowald wraz z Carverem Meadem,

s∏ynnym technologiem uk∏adów scalonych. W swoich prze∏omowych pracach odtworzyli

w krzemie pierwsze trzy z pi´ciu warstw komórek siatkówki [Misha A. Mahowald i Carver

Mead „The Silicon Retina”; Scientific American , maj 1991]. Inni naukowcy, spoÊród

których kilku – w tym ja – przesz∏o przez laboratorium Meada w Caltechu, zdo∏ali odtworzyç

kolejne pi´tra uk∏adu wzrokowego, a tak˝e s∏uchowego. W 2001 roku Kareem Zaghloul,

odbywajàcy w mojej pracowni sta˝ doktorski, odwzorowa∏ w pó∏przewodniku wszystkie pi´ç

warstw siatkówki. Jego uk∏ad scalony emulowa∏ proces przetwarzania informacji wizualnej

do takiej postaci, jakà komórki zwojowe (komórki wysy∏ajàce sygna∏y z siatkówki) przekazujà

CZERWIEC 2005 ÂWIAT NAUKI 41

potencja∏ w cz´Êci obwodu, podobnie jak odpowiadajàca mu

komórka siatkówki. Zestawiajàc wiele kopii tego podstawo-

wego obwodu, Zaghloul odtworzy∏ czynnoÊci wszystkich pi´-

ciu warstw komórek siatkówki.

Uk∏ad scalony naÊladuje te˝ sposób wytwarzania potencja-

∏ów czynnoÊciowych (iglic) komórek zwojowych (oraz innych

komórek nerwowych) przez kana∏y jonowe zale˝ne od napi´-

cia. W tym celu Zaghloul zainstalowa∏ tranzystory, które prze-

wodzà pràd z powrotem w to samo miejsce obwodu. Gdy ten

sygna∏ sprz´˝enia zwrotnego dociera do miejsca przeznacze-

nia, zwi´ksza w nim napi´cie, co powoduje dodatkowe wzmoc-

nienie sygna∏u 1 . Po przekroczeniu pewnego poziomu proces

przyÊpiesza i potencja∏ szybko osiàga poziom maksymalny,

czego rezultatem jest wy∏adowanie iglicowe.

Neuromorficzny uk∏ad scalony Zaghloula zadowala si´

zasilaniem o mocy 60 mW, czyli zu˝ywa tysiàc razy mniej

energii ni˝ pecet. Dzi´ki tak ma∏emu zu˝yciu pràdu krze-

mowa siatkówka zapewne utoruje drog´ ca∏kowicie miesz-

czàcym si´ w oku protezom, sk∏adajàcym si´ z kamery, pro-

cesora i stymulatora. B´dzie si´ je wszczepiaç niewidomym,

którzy stracili wzrok wskutek zwyrodnienia barwnikowego

siatkówki lub starczego zwyrodnienia plamki (chorób, które

uszkadzajà fotoreceptory, ale nie naruszajà komórek zwojo-

wych). Protezy siatkówki, nad którymi pracujà obecnie na-

ukowcy, na przyk∏ad w University of Southern California, po-

zwalajà na tzw. widzenie fosfenowe (phosphene vision). Polega

ono na tym, ˝e mikroelektrody wszczepione do oka pobudza-

jà komórki zwojowe, a pacjent postrzega otoczenie jako siat-

k´ (macierz) punktów Êwietlnych. Niezb´dnym elementem

takiej protezy jest przenoÊny komputer, który przetwarza ob-

razy rejestrowane przez miniaturowe kamery wideo zamon-

towane w specjalnych okularach. Poniewa˝ jednak macierz mi-

kroelektrod jest ma∏a (mniejsza ni˝ 10 na 10 pikseli), pacjent

doÊwiadcza tzw. widzenia tunelowego – ma bardzo ma∏e po-

le widzenia i musi poruszaç g∏owà, by ogarnàç wzrokiem

wi´kszà cz´Êç otoczenia.

Problem ten mo˝na by∏oby rozwiàzaç, gdyby jako kamery

u˝yç samego oka. Wtedy nasz uk∏ad scalony, imitujàc aktyw-

noÊç 3600 komórek zwojowych, powinien zapewniaç niemal

normalne widzenie. Zanim jednak powstanie proteza siat-

kówki wiernie oddajàca obraz, co mo˝e nastàpiç jeszcze przed

rokiem 2010, niezb´dne sà dalsze prace nad materia∏ami obo-

j´tnymi biologicznie dla organizmu oraz nad interfejsem, czy-

li uk∏adem przekazujàcym bodêce z urzàdzenia bezpoÊred-

nio do komórek nerwowych. Konieczne b´dzie tak˝e pe∏niejsze

zrozumienie, jak komórki siatkówki ró˝nego typu odpowiada-

jà na bodêce i jaki jest ich udzia∏ w postrzeganiu. Tymcza-

sem neuromorficzne uk∏ady scalone mogà znaleêç zastoso-

wanie jako czujniki w ró˝nych urzàdzeniach motoryzacyjnych

oraz zwiàzanych z ochronà i bezpieczeƒstwem obiektów, a

tak˝e w robotach i automatach przemys∏owych.

Zmniejszenie mocy pobieranej przez nasze uk∏ady, jakà

uda∏o nam si´ uzyskaç dzi´ki naÊladowaniu architektury po-

∏àczeƒ nerwowych siatkówki, zach´ci∏o mnie do zastanowie-

nia si´ nad tym, jak mózg osiàga tak wysokà sprawnoÊç. Mead

ju˝ 20 lat temu zauwa˝y∏ proroczo, ˝e nawet jeÊli rozwój

komputerów b´dzie si´ nadal odbywa∏ zgodnie z prawem

Moore’a (które mówi, ˝e liczb´ tranzystorów w uk∏adzie sca-

lonym sta∏ej wielkoÊci daje si´ podwoiç co 18 miesi´cy), to

i tak nigdy nie dorównajà sprawnoÊcià ludzkiemu mózgowi.

KRZEMOWA SIATKÓWKA rejestruje ruchy g∏owy Kareema Zaghloula,

naukowca z University of Pennsylvania. Zbudowany przez niego uk∏ad

scalony Visio1 zawiera elektroniczne komórki zwojowe czterech typów,

które naÊladujà dzia∏anie prawdziwych komórek zwojowych siatkówki i

wst´pnie przetwarzajà dane wzrokowe bez wykonywania wielkiej liczby

operacji obliczeniowych. Jedna klasa komórek reaguje na obszary ciem-

ne ( czerwony ), druga na obszary jasne ( zielony ). Jeszcze inne grupy ko-

mórek reagujà na przednià ( ˝ó∏ty ) albo tylnà ( niebieski ) kraw´dê porusza-

jàcego si´ obiektu (przedni i tylny odnosi si´ do kierunku ruchu). Obrazy

w odcieniach szaroÊci wytworzone w wyniku odszyfrowania tych prze-

kazów pokazujà to, co dzi´ki takiej implantowanej sztucznej siatkówce

widzia∏by niewidomy.

do mózgu. Pó∏przewodnikowa siatkówka Zaghloula, nazwana

Visio1, odtwarza odpowiedzi czterech podstawowych typów

komórek zwojowych w siatkówce, których aksony w sumie sta-

nowià 90% nerwu wzrokowego [ ilustracja powy˝ej ].

AktywnoÊç ka˝dego neuronu w obwodach siatkówki repre-

zentowa∏ u Zaghloula odpowiedni potencja∏ elektryczny. Po-

tencja∏ steruje za pomocà tranzystora pràdem p∏ynàcym po-

mi´dzy danym miejscem obwodu a innymi. NaÊladuje to

sposób, w jaki organizm moduluje dzia∏alnoÊç synaps. Âwia-

t∏o padajàce na elektroniczny element Êwiat∏oczu∏y zmienia

Przeglàd / Inspirowane naturà

n Dzisiejsze komputery wykonujà miliardy operacji na sekund´,

ale w rozpoznawaniu kszta∏tów czy przetwarzaniu wzrokowym

nadal nie mogà si´ równaç nawet z ma∏ym dzieckiem. Poza tym

ludzki mózg jest milion razy wydajniejszy pod wzgl´dem

energetycznym ni˝ komputer osobisty i zajmuje znacznie

mniej miejsca.

n Mikroprocesory neuromorficzne, konstruowane na wzór uk∏adu

nerwowego, charakteryzujà si´ znacznie mniejszym zu˝yciem

mocy ni˝ tradycyjne. Z takich uk∏adów b´dzie mo˝na

w przysz∏oÊci budowaç sztuczne siatkówki, implantowane

niewidomym, jak równie˝ lepsze elektroniczne czujniki.

n Zapewne w niedalekiej przysz∏oÊci mikroprocesory

neuromorficzne b´dà naÊladowaç tak˝e procesy samoorganizacji

po∏àczeƒ w mózgu w równie z∏o˝onym stopniu.

42 ÂWIAT NAUKI

CZERWIEC 2005

LIDERZY ELEKTRONIKI NEUROMORFICZNEJ

INSTYTUCJA

BADACZE

CEL BADA¡

Johns Hopkins University

Andreas Andreou,

Urzàdzenie do rozpoznawania mowy zasilane bateriami;

Gert Cauwenberghs,

generator rytmu do celów lokomocyjnych; kamery,

Ralph Etienne-Cummings

które wydobywajà cechy charakterystyczne przedmiotu

ETH Zurich

Tobi Delbruck, Shi-Chii Liu,

Krzemowa siatkówka oraz „mikroprocesor uwagi”,

(Uniwersytet w Zurichu)

Giacomo Indiveri

który automatycznie wyszukuje istotne fragmenty obrazu

University of Edinburgh

Alan Murray,

Sztuczne nosy i urzàdzenia do automatycznego rozpoznawania

Alister Hamilton

zapachu, oparte na dyskryminacji czasowej szpilek 4 sygna∏u

Georgia Institute

Steve DeWeerth,

Sprz´˝one generatory rytmu, s∏u˝àce do koordynowania

of Technology

Paul Hasler

robotów wielosegmentowych

HKUST, Hongkong

Bertram Shi

Procesory stereoskopowe, s∏u˝àce do postrzegania g∏´bi

i Êledzenia obiektów

Massachusetts Institute

Rahul Sarpeshkar

Procesory dêwi´kowe wzorowane na implantach

of Technology

Êlimakowych dla osób nies∏yszàcych

University of Maryland

Timothy Horiuchi

Uk∏ady pó∏przewodnikowe oparte na modelu echolokacji nietoperzy

University of Arizona

Charles Higgins

Czujnik ruchu oparty na mechanizmie widzenia muchy

A czy w ogóle jest to mo˝liwe? Pomys∏ rozwiàzania tego pro-

blemu zaÊwita∏ mi osiem lat temu.

UÊwiadomi∏em sobie, ˝e sprawnoÊç dzia∏ania komputera

zale˝y od stopnia przystosowania procesora do konkretnego

zadania, które ma wykonaç. Takie adaptacje nie sà mo˝liwe

w zwyk∏ych komputerach, poniewa˝ o specjalizacji decyduje

oprogramowanie. Najnowsze komputery do ka˝dego zadania

u˝ywajà kilku uniwersalnych narz´dzi, i to od oprogramowa-

nia zale˝y, w jakim porzàdku b´dà one wykorzystywane. Na-

tomiast mózg – i uk∏ady neuropodobne – majà tyle wspólnego,

˝e sà przystosowane do pe∏nienia okreÊlonej funkcji ju˝ na po-

ziomie „okablowania”. Dostosowujà swoje oprzyrzàdowanie do

pracy, którà majà wykonaç. W jaki sposób robi to mózg? Gdy-

byÊmy zdo∏ali zaadaptowaç ten mechanizm do uk∏adów sca-

lonych (nazywamy to metamorfingiem), uzyskalibyÊmy neuro-

morficzne procesory, które kszta∏tujà same siebie, stosownie

do potrzeb. W ten sposób nie musielibyÊmy ˝mudnie odtwarzaç

obwodów mózgowych. Majàc nadziej´, ˝e dowiem si´, w jaki

sposób organizm „wytwarza narz´dzia”, które sà mu potrzeb-

ne, zaczà∏em badaç rozwój uk∏adu nerwowego.

sà jednoczeÊnie aktywne (fire together – wire together). Da-

na komórka ze wszystkich nadchodzàcych impulsów odbie-

ra tylko te, które pochodzà z komórek aktywnych wtedy, kie-

dy ona jest aktywna. Reszt´ impulsów ignoruje.

Chcàc si´ dowiedzieç, w jaki sposób jedna warstwa komó-

rek nerwowych przy∏àcza si´ do drugiej, neurofizjolodzy ba-

dajà u ˝ab drog´ siatkówkowo-pokrywowà – po∏àczenia ko-

mórek zwojowych siatkówki oka z pokrywà Êródmózgowia

( tectum ), tà strukturà, w której zachodzi przetwarzanie in-

formacji z narzàdów zmys∏ów. Okazuje si´, ˝e ∏àczenie neu-

ronów jednej struktury z drugà zachodzi w dwóch etapach.

Z m∏odego neuronu wyrastajà wypustki w postaci rozga∏´-

zionego drzewka. Najd∏u˝sza z tych wypustek tworzy akson,

wzd∏u˝ którego impulsy przekazywane sà z cia∏a komórki

(generujàcej iglice) do innych komórek; pozosta∏e wypustki sta-

jà si´ dendrytami doprowadzajàcymi impulsy do cia∏a ko-

mórki. Nast´pnie akson roÊnie, ciàgni´ty przez znajdujàcà

si´ na jego koƒcu ameboidalnà struktur´. Ten sto˝ek wzro-

stu, jak go nazywajà neurofizjolodzy, jest wra˝liwy na gra-

dienty „wabiàcych” substancji chemicznych, pozostawianych

przez komórki, które prowadzà rosnàcy akson we w∏aÊciwym

kierunku, ale nie doÊç precyzyjnie. Mo˝na powiedzieç, ˝e

w mieÊcie pokrywy Êródmózgowia pokazujà w∏aÊciwà ulic´,

ale nie konkretny dom.

Do sprecyzowania adresu potrzebny jest drugi etap, ale na-

ukowcy nie do koƒca jeszcze ten proces rozumiejà. Wiado-

mo tyle, ˝e sàsiadujàce ze sobà komórki zwojowe siatkówki

zwykle sà jednoczeÊnie aktywne. Powzià∏em zatem przypusz-

czenie, ˝e akson danego neuronu nigdy nie gubi aksonów

neuronów, które z nim sàsiadujà w siatkówce, gdy˝ wszystkie

razem kierowane sà podczas wzrostu tymi samymi gradien-

tami sygna∏ów. Gdy akson zetknie si´ z rozga∏´zieniem den-

drytu komórki pokrywy Êródmózgowia, tworzy si´ mi´dzy

nimi synapsa i, voil∫, dwie komórki nerwowe, w których wy-

∏adowania zachodzi∏y równoczeÊnie, ∏àczà si´ ze sobà.

Metamorfing sieci nerwowych

ZBUDOWANIE SIECI NEURONOWEJ odpowiadajàcej mózgowi, czy-

li z∏o˝onej z biliona (10 12 ) komórek nerwowych powiàzanych

10 tys. bilionów (10 16 ) synaps, to zadanie pora˝ajàce stop-

niem komplikacji. W ludzkim DNA zapisany jest miliard

bitów informacji, ale to nie wystarcza do okreÊlenia, gdzie

ka˝dy neuron ma si´ znajdowaç i jak powinien byç po∏àczo-

ny z pozosta∏ymi. Po wykorzystaniu informacji genetycznej

we wczesnym okresie rozwoju mózg kontynuuje kszta∏towa-

nie si´ dzi´ki oddzia∏ywaniom mi´dzy komórkami nerwowy-

mi i komunikacji organizmu ze Êwiatem zewn´trznym. Inny-

mi s∏owy, neurony czuciowe ∏àczà si´ w odpowiedzi na bodêce

dostarczane przez zmys∏y. Generalna zasada tego procesu 2

jest zwodniczo prosta: ∏àczà si´ ze sobà te komórki, które

CZERWIEC 2005 ÂWIAT NAUKI 43

W 2001 roku Brian Taba, doktorant z mojej pracowni,

zbudowa∏ uk∏ad scalony odwzorowujàcy ten proces rozwoju

mózgu. Poniewa˝ po∏àczeƒ w uk∏adzie scalonym nie da si´

przek∏adaç z miejsca na miejsce, postanowi∏ zmieniaç

trasy przebiegu iglic. Wykorzysta∏ fakt, ˝e uk∏ad Visio1

Zaghloula wysy∏a na wyjÊcie unikatowy 13-bitowy adres przy

ka˝dym wy∏adowaniu jednej ze swoich 3600 komórek zwo-

jowych. Wysy∏anie adresów zamiast iglic pozwala ominàç

problem ograniczonej liczby nó˝ek wejÊcia/wyjÊcia uk∏adu

scalonego. Uk∏ad odbierajàcy rozszyfrowuje adres, po czym

odtwarza iglic´ we w∏aÊciwym miejscu swojej mozaiki „krze-

mowych neuronów”. Ta metoda pozwala wytworzyç wirtu-

alnà wiàzk´ aksonów biegnàcych mi´dzy odpowiednimi miej-

scami w dwóch uk∏adach scalonych – „krzemowy nerw

wzrokowy”. JeÊli zastàpimy jeden adres innym, zmienimy tra-

s´ przebiegu wirtualnego aksonu jednej komórki nerwowej

(adres pierwotny) na innà (adres podstawiony). W ten spo-

sób mo˝emy kierowaç te „software’owe druty”, jak je nazywa-

my, dokàdkolwiek chcemy, w specjalnej bazie danych (tabe-

li) przechowujàc „oryginalne” adresy i odpowiadajàce im

„nowe”, zmieniajàce si´ adresy [ ramka na stronie 46 ].

Pó∏przewodnikowa pokrywa Êródmózgowia, którà Taba na-

zwa∏ Neurotrope1, zosta∏a skonstruowana w ten sposób, ˝e

software’owe druty aktywujà obwody czu∏e na gradient („krze-

mowe sto˝ki wzrostu”), a tak˝e pobliskie krzemowe neuro-

ny, które sà u∏o˝one w macierz podobnà do plastra miodu.

Gdy krzemowe neurony sà aktywne, uwalniajà do macierzy

∏adunek elektryczny; macierz zosta∏a zaprojektowana przez

Tab´ tak, ˝e przewodzi podobnie jak tranzystor. ¸adunek roz-

przestrzenia si´ w macierzy podobnie jak zwiàzki chemiczne

wydzielane przez komórki pokrywy Êródmózgowia rozprze-

strzeniajà si´ w tkance nerwowej. Elektroniczne sto˝ki wzro-

stu czujà ten „niby-chemoatraktor” i kierujà swoje wirtualne

∏àcza (aktualizujàc baz´ adresów) zgodnie z gradientem st´-

˝enia – w kierunku krzemowego neuronu – êród∏a ∏adunków.

Poniewa˝ ∏adunek wyzwolony przez krzemowy neuron szyb-

ko rozp∏ywa si´ w macierzy, a elektroniczny sto˝ek wzrostu

sprawdza ∏adunek elektryczny tylko podczas aktywnoÊci swo-

jego aksonu, równoczesna aktywnoÊç neuronu i rosnàcego

aksonu jest warunkiem wyczucia wabika przez sto˝ek. A za-

tem w Neurotrope1 obowiàzuje taka sama zasada jak w praw-

dziwym uk∏adzie nerwowym: ∏àczà si´ ze sobà komórki, któ-

re sà pobudzane jednoczeÊnie.

Taba rozpoczà∏ od chaotycznego u∏o˝enia po∏àczeƒ pomi´-

dzy uk∏adem Visio1 i Neurotrope1. Uda∏o mu si´ za pomocà

losowej aktywacji pól recepcyjnych krzemowych komórek

zwojowych emulowaç cech´ prawdziwych komórek zwojo-

wych siatkówki, polegajàcà na równoczesnym wy∏adowaniu

sàsiadujàcych ze sobà komórek. Po aktywacji kilkunastu tysi´-

cy pól recepcyjnych zaobserwowa∏ radykalne zmiany w wir-

NEURONY WZROKOWE

Budowa ma∏ych, energooszcz´dnych czujników elektronicz-

nych wzorowana jest na biologicznych uk∏adach czucio-

wych. Konstruktorzy starajàcy si´ odtworzyç siat-

kówk´ w materiale pó∏przewodnikowym majà

jednak twardy orzech do zgryzienia: siatków-

ka ma gruboÊç zaledwie pó∏ milimetra, wa-

˝y 0.5 g i zu˝ywa nie wi´cej ni˝ 0.1 W

mocy. Prowadzone w University of

Pennsylvania prace badawcze

doprowadzi∏y do skonstruowa-

nia uproszczonej siatków-

ki pó∏przewodnikowej.

PRZEKRÓJ OKA

Siatkówka

Soczewka

Nerw

wzrokowy

PRZEKRÓJ SIATKÓWKI

Fotoreceptory

(pr´ciki

i czopki)

Komórka

pozioma

Komórka

amakrynowa

Komórka

dwubiegunowa

Komórka

zwojowa

tualnych po∏àczeniach pomi´dzy oboma uk∏adami. Sàsiadu-

jàce pó∏przewodnikowe komórki zwojowe po∏àczy∏y si´ z neu-

ronami elektronicznej pokrywy Êródmózgowia po∏o˝onymi

dwukrotnie bli˝ej siebie ni˝ te, z którymi by∏y po∏àczone pier-

wotnie. Jednak ze wzgl´du na szum i rozrzut parametrów

koordynacja po∏àczeƒ nie by∏a idealna: koƒcówki sàsiednich

komórek krzemowej siatkówki nie znalaz∏y si´ jedna obok

drugiej w krzemowej pokrywie Êródmózgowia. Zastanawia-

liÊmy si´, w jaki sposób powstajà precyzyjne wzorce po∏àczeƒ

le˝àce u pod∏o˝a dzia∏ania biologicznej kory mózgu oraz

czy uda nam si´ znaleêç w przyrodzie nowe wskazówki, jak

udoskonaliç nasze uk∏ady.

W tym celu musieliÊmy zapoznaç si´ dok∏adniej z tym, co

ju˝ wiadomo neurofizjologom o po∏àczeniach w korze mózgu,

obszarze odpowiedzialnym za poznanie i rozumienie. Kora

mózgu to p∏aszczyzna o Êrednicy oko∏o 40 cm, pofa∏dowana

niczym origami, by zmieÊciç si´ wewnàtrz czaszki. Na tym

zdumiewajàcym „materiale” odwzorowujà si´ w okresie nie-

mowl´cym mapy zewn´trznego Êwiata. Najlepiej zbadany jest

obszar kory nazwany przez naukowców V1 (pierwszorz´do-

wa kora wzrokowa), do którego w pierwszej kolejnoÊci do-

KWABENA BOAHEN jest konstruktorem uk∏adów scalonych wzo-

rowanych na sieciach neuronalnych i profesorem bioin˝ynierii w

University of Pennsylvania. Urodzi∏ si´ w Ghanie, studia w zakresie

elektroniki i budowy komputerów ukoƒczy∏ w 1985 roku w Johns

Hopkins University i wkrótce potem zainteresowa∏ si´ sieciami neu-

ronowymi. Boahen uwa˝a, ˝e dzisiejszym komputerom brak ele-

gancji biologicznych systemów nerwowych. Poszukuje wi´c sposo-

bów, by t´ wyrafinowanà struktur´ prawdziwych systemów

odwzorowaç w architekturze uk∏adów pó∏przewodnikowych.

44 ÂWIAT NAUKI

CZERWIEC 2005

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: