Люди как аппаратное обеспечение: шокирующая идея о человеческих тканях

Физический резервуарный компьютер - это концепция, напоминающая "Матрицу", работающая за счет мускульной силы

Нелинейное поведение человеческих тканей может поддерживать обработку реальных данных

Новое исследование представляет собой слияние биологии и машин в гибридные компьютеры

В исследовании, сочетающем биологию и вычисления, исследователь из Высшей школы наук о земле Osaka University разработал концепцию, изучающую, как мышцы человека могут использоваться в качестве части вычислительной системы, обрабатывая данные и решая проблемы. Если эта идея напоминает что-то из "Матрицы", то это не так далеко от истины. Исследование намекает на будущее, где тело человека станет частью вычислительной среды, размывая грань между человеком и машиной.

В статье, опубликованной на IEEE Xplore, Йо Кобаяши (Yo Kobayashi) делится своими исследованиями в области резервуарного вычисления, вычислительной структуры, которая использует фиксированную нелинейную систему ("резервуар") для обработки данных во времени, при этом только выходной слой требует обучения. Он опирается на естественные свойства физических систем для выполнения сложных задач, и исследования Кобаяши показывают, что мягкие ткани человека могут использоваться для обработки информации.

Другой тип машины

Вместо построения цифровой модели Йо Кобаяши изучал, как реальные мышцы реагируют на нагрузку, используя ультразвук для отслеживания движений запястья у добровольцев. Эти записи демонстрировали, как мышечная ткань деформируется и возвращается к своей первоначальной форме, предлагая схему, которую можно интерпретировать как данные.

"Идеальный резервуар обладает как сложностью, так и памятью," - объясняет Кобаяши в статье на Tech Xplore. "Поскольку механические реакции мягких тканей по своей природе демонстрируют нелинейность напряжения-деформации и вязкоупругость, мышечная ткань легко удовлетворяет этим критериям".

Система была протестирована на задачах, которые обычно используются для оценки моделей машинного обучения. Она смогла предсказывать результаты в нелинейных динамических системах, демонстрируя более высокую производительность, чем модели, которые не учитывают внутреннее поведение тканей.

"Одна из потенциальных областей применения этой технологии - носимые устройства," - говорит Кобаяши. "В будущем, возможно, мы сможем использовать собственные ткани в качестве удобного вычислительного ресурса. Поскольку мягкие ткани присутствуют по всему телу, носимое устройство могло бы делегировать вычисления тканям, повышая производительность".

Исследование еще находится на ранней стадии. "Сравнительно мало исследований используют живые организмы в качестве резервуаров, и до сих пор не было ни одного, которое использовало бы живую человеческую ткань," - говорит Кобаяши. Это захватывающая концепция, которая открывает дверь в будущее, где вычисления будут работать не только на кремнии, но и на силе человека.