Mini insan beyinleri artık robotları kontrol ediyor

Robotik ve biyomühendislik alanında çığır açan bir gelişme yaşanıyor. Tianjin Üniversitesi ve Güney Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, organoidler olarak adlandırılan küçük insan beyin hücresi kümelerine robotları kontrol etmeyi öğretmeyi başardılar. Bu minyatür beyin yapıları, bir insan beyni kadar karmaşık olmasa da, makinelerle tamamen yeni yollardan iletişim kurabilir hale geldi. Söz konusu başarı, biyoloji ve teknolojinin birleştirilmesinin ne kadar ileri gidebileceğini göstermesi açısından oldukça önemlidir.

Wetware teknolojisinin gerçeğe dönüşümü

Yazılım ve donanımın biyolojik karşılığı olarak tanımlanan "wetware" terimi, canlı hücreleri teknolojik sistemlerle harmanlayan yapıları ifade eder. Geçmişte sadece teorik bir kavram olarak kalan wetware, biyomühendislikteki hızlı ilerlemeler sayesinde artık somut uygulamalara dönüşmektedir. Beyin organoidleri, yani insan kök hücrelerinden yetiştirilen küçük üç boyutlu nöron demetleri, bu teknolojik devriminin tam merkezinde yer almaktadır. Johns Hopkins Üniversitesi'nin Organoid Zekası girişimi, Indiana Üniversitesi'nin Brainoware bilgisayarı ve FinalSpark'ın nöroplatformu gibi diğer öncü çalışmalar da bu alanda ilerleme kaydediyor. Ancak Çinli araştırmacılar, bu teknolojiyi bir adım daha ileri taşıyarak beyin organoidlerini gerçek robotik uygulamalarda kullanmaya başladılar.

MetaBOC sistemi ve biyolojik hesaplama

MetaBOC adlı proje, "çip üzerinde beyinler" içeren biyo-bilgisayarlar ile geleneksel elektronik sistemler arasında bir köprü işlevi görmektedir. Bu yazılım arayüzü sayesinde, beyin organoidleri sensör verilerini elektrik sinyalleri olarak alıyor, bu sinyalleri yorumluyor ve kademeli olarak görevleri yerine getirmeyi öğreniyor. Sistem, biyolojik ve dijital yapıların birbirleriyle iletişim kurmasını ve ortak öğrenme sürecine katılmasını sağlamak amacıyla yapay zekayı da entegre etmiştir. Tıpkı bir yapay zeka modelini eğitmek gibi, bilim insanları önce bu canlı mini beyinlere gerçek dünya testlerine geçmeden önce sanal simülasyonlarda robotları kontrol etmeyi öğretebilmektedir. Bu yaklaşım, riskleri minimize ederken öğrenme sürecini hızlandırmaktadır.