Canlı beyin hücreleriyle çalıştırılan robot köpek geliştirildi

Avustralyalı bilim insanları, silikon çipe entegre ettikleri canlı beyin hücreleriyle bir robot köpeğe yön vermeyi başardı. Geleneksel yapay zekalara kıyasla çok daha az enerji harcayan bu yenilikçi biyo-çip teknolojisi, ilk kez fiziksel bir robotik sistem üzerinde başarıyla test edildi

Bilim dünyasında ezber bozan bir gelişmeye imza atıldı. Avustralya merkezli Cortical Labs şirketinde görev yapan araştırmacılar, laboratuvarda çoğalttıkları canlı beyin hücrelerini silikon çiplere entegre ederek fiziksel bir robot köpeğin hareketlerini yönlendirmeyi başardı.

BİYO-ÇİP TEKNOLOJİSİNDE İLK FİZİKSEL TEST Silikon çip üzerine yerleştirilen canlı beyin hücreleri, elektrotlar aracılığıyla iki yönlü elektrik sinyalleriyle donatıldı. Bu sayede nöronların aktiviteleri doğrudan robot köpeğin hareketlerine dönüştürüldü. Daha önce Pong ve Doom gibi bilgisayar oyunlarını oynamasıyla dikkat çeken biyo-çip teknolojisi, bu çalışmai ile ilk kez fiziksel dünyadaki bir robotik sistem üzerinde test edilmiş oldu.

GELENEKSEL SİSTEMLERİN ÖTESİNDE BİR YAKLAŞIM Günümüzdeki robotlar fiziksel hareketlerde yüksek başarı sergilese de, değişken koşullara hızla adapte olma ve karmaşık durumlarda karar verme süreçlerinde hâlâ zorlanıyor. Geleneksel yapay zeka sistemlerinin aksine insan beyninin çok daha az enerjiye ihtiyaç duyması ve bilinmeyen durumlarla daha iyi başa çıkabilmesi, bu biyolojik yaklaşımın en temel avantajını oluşturuyor. Honda Research Institute Europe ortaklığıyla sanal ortamda da test edilen sistem, binlerce saatlik etkileşimlerle eğitildi.

GELECEĞİN OTONOM SİSTEMLERİ İÇİN KRİTİK ADIM Henüz geliştirme aşamasının başlarında bulunan bu teknolojinin önünde aşılması gereken bazı teknik zorluklar bulunuyor. Araştırmacılar, canlı hücrelerle güvenilir bir iletişim kurmanın, onları eğitmenin ve hafıza mekanizmalarını çözmenin büyük önem taşıdığını belirtiyor. Uzun vadede bu nöron tabanlı çiplerin geliştirilerek zorlu veya tehlikeli koşullarda görev yapabilen, zamanla kişiselleştirilmiş tepkiler öğrenebilen otonom robotların önünü açması hedefleniyor.

KAYNAK: Sciencealert