Não organoid mini "đọc" chữ nổi Braille: Bước tiến quan trọng tới máy tính lai sinh học

Một nhóm nhà khoa học đã chứng minh rằng các organoid não (cấu trúc mô não thu nhỏ được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm) có thể truyền đi tín hiệu tương ứng với từng chữ cái Braille. Đây được xem là bước tiến thiết yếu hướng tới những chiếc máy tính lai sinh học tiết kiệm năng lượng trong tương lai. Khi được kết nối từ xa với một cảm biến ghi nhận tín hiệu xúc giác từ các chữ Braille khác nhau, organoid tạo ra những tín hiệu khác nhau cho mỗi chữ cái, cho phép bộ giải mã phân biệt được chúng.

Minh họa 3D về synapse truyền tín hiệu giữa các tế bào thần kinh

Vì sao não người là hình mẫu của máy tính tiết kiệm năng lượng?

Bộ não con người là một cỗ máy tính vô cùng hiệu quả về mặt năng lượng. Các bộ xử lý silicon được thiết kế để mô phỏng não bộ cũng đã đạt được mức tiết kiệm năng lượng đáng kể so với chip truyền thống. Hiện nay, giới khoa học đang thử nghiệm việc sử dụng các organoid được mô phỏng theo vùng não trước của người để phát triển máy tính lai sinh học tiết kiệm năng lượng.

Bước đầu tiên và quan trọng nhất là xác định xem liệu organoid có thể tiếp nhận và truyền tải tín hiệu một cách đáng tin cậy hay không. Nhóm nghiên cứu tại Đại học Bristol đã kiểm chứng điều này thông qua các chữ cái Braille.

"Chúng tôi có thể lấy thông tin từ một cảm biến xúc giác thực tế, chuyển đổi thành dạng mà mạng nơ-ron sống có thể tiếp nhận, sau đó khôi phục thông tin có ý nghĩa từ phản hồi của organoid. Điều này mang lại cho chúng ta một cách thực tiễn để kết nối cảm biến nhân tạo với hệ thần kinh sinh học, một hướng đi rất thú vị để tiến tới các hệ thống máy tính tiết kiệm năng lượng hơn."

Đó là lời của Tianyi Liu, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Bristol và là tác giả chính của công trình được công bố trên tạp chí Frontiers in Artificial Intelligence.

Cách organoid "đọc" chữ nổi

Hệ thống lai sinh học mà nhóm của Liu thử nghiệm sử dụng các organoid não đặt trên mảng đa điện cực (multielectrode array), được bao bọc trong một môi trường giữ cho organoid sống và theo dõi phản hồi của chúng. Mỗi organoid có đường kính chưa đến một milimét, thiếu một số cấu trúc so với não người nhưng chứa khoảng 10.000 nơ-ron cùng các tế bào hỗ trợ. Mảng đa điện cực cho phép chúng tiếp nhận tín hiệu điện.

Quy trình thử nghiệm diễn ra theo các bước:

• Đầu tiên, nhóm nghiên cứu gắn một cảm biến ghi nhận dữ liệu xúc giác lên 26 chữ cái của bảng chữ nổi Braille.
• Tiếp theo, họ chuyển đổi dữ liệu này thành các dạng kích thích điện và đưa vào organoid để xem liệu chúng có tạo ra hoạt động thần kinh giúp nhận diện kích thích hay không.
• Các mẫu hoạt động thần kinh của organoid sau đó được phân loại bằng một thuật toán học máy đơn giản là máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine), có khả năng sắp xếp các mẫu và phát hiện tín hiệu có tương ứng với từng chữ cái cụ thể hay không.

Kết quả khá ấn tượng: một organoid đơn lẻ tạo ra tín hiệu có thể giải mã chính xác thành một chữ cái khoảng 61% số lần. Tuy nhiên, khi ba organoid phối hợp cùng nhau, tín hiệu nhận diện được chính xác tới khoảng 83% số lần.

"Sau khi được organoid xử lý, dữ liệu xúc giác vẫn chứa đủ thông tin để phân loại các chữ cái Braille với độ chính xác cao. Việc kết hợp đầu ra từ nhiều organoid cũng cho thấy sự cải thiện về hiệu suất."

Đó là nhận định của Tiến sĩ Benjamin Ward-Cherrier, giảng viên Đại học Bristol và là tác giả cấp cao của bài báo.

Cảm biến xúc giác quét các chữ cái Braille

Ba organoid tốt hơn một?

Hiện các nhà nghiên cứu chưa thể lý giải chính xác vì sao ba organoid lại hoạt động tốt hơn một. Một giả thuyết là do sự khác biệt giữa các organoid khiến chúng bổ trợ lẫn nhau.

"Các organoid khác nhau có thể có kết nối mạng lưới, trạng thái phát triển và hoạt động nền hơi khác nhau, nên cùng một đầu vào có thể tạo ra phản hồi tương tự nhưng không hoàn toàn giống nhau. Việc kết hợp các phản hồi đó có thể mang lại cho chúng ta thông tin bổ sung mà một organoid đơn lẻ không có. Đồng thời, nếu mỗi organoid hoạt động khác nhau thì rõ ràng sẽ khó hơn để xây dựng một hệ thống ổn định và chuẩn hóa."

Liu giải thích thêm.

Để tăng độ khó, nhóm nghiên cứu đã áp dụng nhiều bộ lọc nhiễu khác nhau lên tín hiệu chữ Braille. Họ dùng cùng một máy vector hỗ trợ để so sánh giữa việc giải mã từ phản hồi của organoid với việc giải mã trực tiếp các tín hiệu đã bị làm nhiễu. Kết quả cho thấy việc giải mã trực tiếp, không có sự tham gia của organoid, dễ bị đánh lừa hơn — tức là khó nhận diện tín hiệu chữ cái trong nền nhiễu nhân tạo hơn so với khi dùng phản hồi từ organoid.

Giới hạn và hướng đi tiếp theo

Cần lưu ý rằng các thí nghiệm này chưa chứng minh được liệu organoid có khả năng học hỏi theo thời gian hay không. Chúng chỉ cho thấy organoid tiếp nhận và phản hồi tín hiệu Braille.

"Chúng tôi đã chứng minh rằng thông tin xúc giác có thể được mã hóa, xử lý qua organoid và giải mã, nhưng chưa chứng minh được khả năng học hay những thay đổi dài hạn ở organoid. Chúng tôi cũng chỉ thử nghiệm một nhiệm vụ xúc giác với một sơ đồ mã hóa cố định và một thước đo hoạt động thần kinh tương đối đơn giản."

Liu cho biết.

Bước tiếp theo của nhóm nghiên cứu là vượt ra khỏi phạm vi chữ Braille. Họ quan tâm tới các yếu tố như kết cấu bề mặt, cạnh và các kiểu tiếp xúc khác, và hướng tới những nhiệm vụ vòng kín, nơi organoid nhận phản hồi từ chính hành động của mình. Điều đó sẽ cho phép giới khoa học bắt đầu đặt câu hỏi liệu organoid có thể thực sự thích nghi qua trải nghiệm hay không.

Ý nghĩa đối với tương lai máy tính lai sinh học

Đối với cộng đồng công nghệ, nghiên cứu này đại diện cho một hướng tiếp cận đầy tham vọng: kết hợp phần cứng truyền thống với mô sinh học để tạo ra năng lực tính toán vượt xa giới hạn hiện tại. Trong bối cảnh cuộc đua về trí tuệ nhân tạo đang tiêu tốn lượng điện năng khổng lồ cho các trung tâm dữ liệu, một hệ thống tính toán sinh học có thể mang lại hiệu quả năng lượng gấp nhiều lần các chip hiện hành.

Tuy nhiên, cần nhấn mạnh rằng đây vẫn là nghiên cứu cơ bản ở giai đoạn đầu. Các organoid nhỏ bé này không phải là "bộ não" theo nghĩa đầy đủ, và những câu hỏi về tính ổn định, khả năng chuẩn hóa cũng như các vấn đề đạo đức về sinh học vẫn cần được giải đáp trước khi bất kỳ ứng dụng thực tiễn nào trở thành hiện thực.