Czym jest Technologia mózgowa (brain technology)?
Technologia mózgowa, skrótowo BT, obejmuje narzędzia i metody, które wykorzystują wiedzę o budowie oraz działaniu ludzkiego układu nerwowego w celu projektowania systemów informatycznych, urządzeń elektronicznych i algorytmów sztucznej inteligencji. Termin powstał na styku neurobiologii, inżynierii materiałowej oraz informatyki i służy do opisu całej klasy rozwiązań – od neuromorficznych procesorów po interfejsy mózg–komputer (BCI). W przeciwieństwie do klasycznego modelu von Neumanna, BT stara się odwzorować równoległość przetwarzania, niejednorodną topologię połączeń i adaptacyjny charakter biologicznych sieci neuronowych.
Jak dokładnie działa Technologia mózgowa (brain technology)
Fundamentem są modele neurofizjologiczne, które opisują przepływ impulsów w neuronach i synapsach. Na poziomie sprzętowym przekłada się to na układy scalone z wbudowaną pamięcią w samych połączeniach (tzw. memrystory), co minimalizuje konieczność przesyłania danych między oddzielnymi blokami obliczeń i pamięci. Algorytmicznie stosuje się sieci spikujące, w których informacja kodowana jest w formie zdarzeń, a nie ciągłych wartości, co pozwala obniżyć pobór energii. W przypadku BCI kluczowe jest nieinwazyjne lub półinwazyjne pozyskiwanie sygnałów elektroencefalograficznych, ich filtracja i dekodowanie w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Moduły uczenia maszynowego dobierane są tak, aby radziły sobie z niskim stosunkiem sygnału do szumu oraz silną osobniczą zmiennością sygnałów mózgowych.
Kontekst historyczny i badawcze kamienie milowe
Pionierskie prace nad modelowaniem neuronu przeprowadzili w 1943 r. Warren McCulloch i Walter Pitts. Praktyczne układy neuromorficzne zaczęły powstawać w latach 80., kiedy Carver Mead z Caltechu zaproponował tranzystorowe odwzorowanie synaps. W 2013 r. IBM zaprezentował układ TrueNorth o ponad milionie symulowanych neuronów, a w 2021 r. Intel przedstawił drugą generację procesora Loihi. W obszarze BCI przełomem był eksperyment z 2006 r., w którym zespół J. Donoghue (Brown University) pozwolił sparaliżowanemu pacjentowi sterować kursorem na ekranie. W 2016 r. firma Neuralink rozpoczęła prace nad urządzeniami o dużej gęstości elektrod, a w 2023 r. opublikowała wyniki testów wszczepialnego interfejsu u pierwszych ochotników.
Zastosowania w praktyce
Technologię mózgową znajdziemy w autonomicznych pojazdach, gdzie neuromorficzne kamery wydarzeniowe analizują obraz przy ułamku energii zużywanej przez tradycyjne sensory. W medycynie implanty stymulujące rdzeń kręgowy wspomagają rehabilitację kończyn, a BCI umożliwia osobom z całkowitym paraliżem pisanie myślami z prędkością kilkudziesięciu znaków na minutę. W robotyce niskonapięciowe chipy neuromorficzne sterują chwytem manipulatorów, dostosowując siłę w czasie rzeczywistym do typu obiektu.
Zalety i ograniczenia
Korzyścią kluczową jest energooszczędność wynikająca z lokalności pamięci i skokowego kodowania informacji. BT łatwo realizuje obliczenia równoległe, co przyspiesza przetwarzanie danych sensorycznych. Z drugiej strony nadal ogranicza ją trudność masowej produkcji memrystorów o jednorodnych parametrach oraz brak ustandaryzowanych narzędzi programistycznych. W obszarze BCI barierą pozostaje niska rozdzielczość sygnału w rozwiązaniach nieinwazyjnych i dylemat etyczny związany z wszczepianiem elektrod do tkanki mózgowej.
Na co uważać?
Przed wdrożeniem należy przeanalizować ryzyko naruszenia prywatności danych neurobiologicznych oraz zapewnić zgodność z przepisami RODO. W mikroelektronice wyzwanie stanowi stabilność parametrów memrystorów w długim okresie eksploatacji. Organizacje powinny także uwzględnić konieczność szkolenia specjalistów łączących kompetencje neurologiczne i informatyczne, ponieważ klasyczne zespoły IT często nie posiadają wiedzy umożliwiającej interpretację sygnałów mózgowych.
Subtelne porównanie z klasycznymi rozwiązaniami
Standardowe procesory wykonują instrukcje sekwencyjnie, co przy dużych sieciach neuronowych prowadzi do zatorów w magistrali pamięci. Neuromorficzne układy eliminują ten problem, ponieważ gromadzą wagę synaptyczną bezpośrednio w punkcie obliczeń. W rezultacie osiągają podobną wydajność przy kilku procentach energii zużywanej przez GPU, zwłaszcza w zadaniach detekcji zdarzeń.
Dodatkowe źródła
Więcej informacji można znaleźć w artykule Neuromorficzność na Wikipedii, a także w publikacji arXiv:2003.14247 dotyczącej architektury procesora Intel Loihi. Szczegóły o praktycznych implantach zamieszczono w pracy Nature 582, 2021. Aktualne standardy etyczne BCI opisuje raport IEEE Neuroethics Framework.
