システムの仕組み
Cortical Labsは、成人の血液サンプルから幹細胞を採取し、実験皿上で20万個のニューロンに成長させ、CL1チップ上に配置した。インターフェースは、敵の位置やプレイヤーの位置といったDoomのゲーム状態を表す電気信号を送信した。また、ニューロンのスパイクを読み取り、移動や射撃のコマンドに変換した。
トレーニングによる学習
Doomの視覚データは電気パターンに変換され、ニューロンに供給された。特定のスパイククラスターが、前進や射撃の指示をシステムに伝えた。初期の試行は遅く、乱雑だった。しかし、繰り返しセッションを重ねることで、ニューロンの応答は速くなり、標的をより頻繁に捉えるようになった。システムはこの実践を通じて、どの神経パターンが最も効果的かを学習した。
省エネの可能性
人間のニューロンはシリコンプロセッサよりもはるかに少ない電力で動作する。この実験は、生物学的システムがエネルギーをわずかに消費しながらリアルタイムタスクを処理できる可能性を示している。Cortical Labsは、これを低消費電力コンピューティングへの一歩と見ている。同社はまだ消費者向け製品を開発していないが、このアプローチは将来のハードウェアに有望だと確信している。
今後の展開
研究チームは30日以内に完全な結果を査読付きジャーナルに提出する予定だ。科学者たちはその方法論と
