Wetware Kompüter

Wetware Kompüter, "canlı" neyronlar kimi üzvi materialdan, "wetware" -dən ibarət üzvi kompüterdir (həmçinin süni üzvi beyin və ya neyrokompüter kimi də tanınır).[1] Neyronlardan ibarət olan Wetware Kompüterləri ənənəvi kompüterlərdən fərqlənir, çünki onlar bioloji materiallardan istifadə edirlər və daha çox enerjiyə qənaət edən hesablamalar təklif edirlər.[2] Wetware Kompüteri hələ də əsasən konseptual olsa da, konseptin gələcəkdə kompüterlərə real şəkildə tətbiq oluna biləcəyini sübut edən tikinti və prototipləşdirmədə məhdud uğur əldə edildi. Ən diqqətəlayiq prototiplər Corciya Texnologiya İnstitutunda işlədiyi müddətdə biologiya mühəndisi Uilyam Dittonun tamamladığı tədqiqatın nəticəsidir.[3] 1999-cu ildə zəli neyronlarından əsas əlavələr edə bilən sadə neyrokompüter yaratmaq səyi konsepsiyada əhəmiyyətli bir irəliləyiş oldu. Bu tədqiqat suni şəkildə qurulmuş, lakin hələ də üzvi beyinlərin yaradılmasına marağın əsas nümunəsi idi.

Eşitmə korteksindəki neyron morfologiyalarının müxtəlifliyi

Wetware konsepsiyası kompüter istehsalı sahəsində xüsusi maraq doğuran bir təcrübədir. Silikon çipə yerləşdirilə bilən tranzistorların sayının təxminən hər iki ildən bir iki dəfə artdığını bildirən Mur qanunu, onilliklər ərzində sənaye üçün bir hədəf rolunu oynadı, lakin kompüterlər ölçüsündə kiçilməyə davam etdikcə, bu hədəflərə çatmaq qabiliyyəti artır.[4] Bu məqsəd çətinləşdi və bazara çıxmaq təhlükəsi yarandı. Tranzistorların və inteqral sxemlərin ölçü məhdudiyyətlərinə görə kompüterlərin ölçüsünü azaltmaq çətinliyinə görə, wetware qeyri-adi alternativ təklif edir. Neyronlardan ibarət nəm kompüter ideal bir konseptdir, çünki binar (on/off) rejimində işləyən ənənəvi materiallardan fərqli olaraq, neyron minlərlə vəziyyət arasında keçid edə bilir, daim kimyəvi strukturunu dəyişir və elektrik impulslarını istənilən kanalda 200.000-dən çox kanal vasitəsilə yönləndirir.[3] Bu, bir çox sinaptik əlaqədən biridir. Hər hansı bir neyronun mümkün parametrləri arasındakı bu böyük fərqə görə, məkan məhdudiyyətləri ənənəvi kompüterlərin binar məhdudiyyətləri ilə müqayisədə çox kiçikdir.[3]

Fon (Arxa Plan)

redaktə

Wetware konsepsiyası fərqli və qeyri-adidir və ənənəvi kompüterlərin həm aparat, həm də proqram təminatı ilə kiçik rezonansa malikdir. Avadanlıq dedikdə, elektrik sxemləri və silikon vaflilərdən ibarət ənənəvi hesablama cihazlarının fiziki arxitekturası başa düşülür, proqram təminatı isə saxlama və təlimatların kodlaşdırılmış arxitekturasını təmsil edir. Wetware, kompüter kimi bir hesablama cihazı yaratmaq üçün üzvi molekulların, çox vaxt mürəkkəb hüceyrə strukturlarının (məsələn, neyronlar) meydana gəlməsindən istifadə edən fərqli bir konsepsiyadır. Wetware-də aparat və proqram ideyaları bir-birinə bağlıdır və bir-birindən asılıdır. Üzvi və ya bioloji strukturun molekulyar və kimyəvi tərkibi nəmləndirici qurğunun təkcə fiziki strukturunu deyil, həm də molekullar siqnalları ötürmək üçün strukturlarını dəyişdikcə, elektrik impulslarında və kimyəvi konsentrasiya qradiyentlərində diskret dəyişikliklərlə daim yenidən proqramlaşdırılan proqram təminatını təmsil edəcək. Hüceyrə, zülallarmolekulların həm öz daxilində, həm də ətraflarında dəyişən konformasiyalara reaksiyası daxili proqramlaşdırma və xarici quruluş ideyasını müasir kompüter arxitekturasının ənənəvi modelinə yad olan şəkildə əlaqələndirir.[1]

Wetware-in strukturu xarici strukturun və daxili proqramlaşdırmanın bir-biri ilə əlaqəli və birləşdirildiyi modeli təmsil edir; Bu o deməkdir ki, proqramlaşdırmada və ya cihazın molekulları arasında daxili əlaqədə edilən dəyişikliklər strukturda fiziki dəyişikliyi təmsil edəcək. Nəmləndirici vasitələrin dinamik təbiəti bioloji orqanizmlərdə mürəkkəb hüceyrə strukturlarının funksiyasından irəli gəlir. Hesablama cihazları üçün qeyri-adi model yaratmaq üçün üzvi molekullardan və komplekslərdən istifadə edən vahid dinamik və bir-birindən asılı sistemdə "təchizat" və "proqram təminatı"nın birləşdirilməsi tətbiqi biorobotikanın xüsusi nümunəsidir.

Wetware modeli — Hüceyrə

redaktə

Hüceyrələr bir çox cəhətdən insan beyninin mürəkkəb wetware üçün əvvəlcədən mövcud olan model sistemi olduğu konsepsiyasına bənzər təbii olaraq yaranan wetware vasitələrin öz forması kimi görünə bilər. Dennis Bray "Wetware: A Computer in Every Living Cell" (2009) adlı kitabında həyatın ən əsas forması olan hüceyrələrin kompüter kimi son dərəcə mürəkkəb hesablama quruluşu olduğu nəzəriyyəsini izah edir. Onun arqumentlərindən birini sadələşdirmək üçün hüceyrəyə öz struktur arxitekturasından istifadə edən bir növ kompüter kimi baxmaq olar. Bu arxitekturada bir çox kiçik komponentlər ənənəvi kompüter kimi daxilolmaları qəbul etmək, məlumatları emal etmək və çıxışı hesablamaq üçün birlikdə işləyir. Həddindən artıq sadələşdirilmiş, qeyri-texniki təhlildə hüceyrə funksiyası aşağıdakı komponentlərə bölünə bilər: Məlumat və icra təlimatları hüceyrədə DNT kimi saxlanılır, RNT aydın şəkildə kodlanmış giriş üçün mənbə rolunu oynayır, ribosomlar və digər transkripsiya faktorları tərəfindən emal olunur. DNT-yə daxil olmaq üçün onu emal etmək və zülal çıxarmaq üçün. Bray -in hüceyrələri və hüceyrə strukturlarını təbii hesablama cihazlarının modelləri kimi nəzərdən keçirmək lehinə olan arqumenti biorobotika ilə bağlı daha çox tətbiq olunan Wetware proqram nəzəriyyələrini nəzərdən keçirərkən vacibdir.[1]

Biorobotika

redaktə

Wetware və Biorobotika yaxından əlaqəli anlayışlardır və hər ikisi oxşar ümumi prinsiplərdən götürür. Biorobotika quruluş əvvəlcədən mövcud olan üzvi kompleksdən və ya hüceyrələr (neyronlar) və ya orqanlar (beyin) və ya bütöv orqanizmlər kimi daha mürəkkəb strukturlardan modelləşdirilmiş bir sistem kimi müəyyən edilə bilər. Wetware -dən fərqli olaraq Biorobotika anlayışı həmişə üzvi molekullardan ibarət sistem deyil, bunun əvəzinə oxşar strukturda dizayn edilmiş və yığılmış və ya bioloji modeldən əldə edilmiş adi materialdan ibarət ola bilər. Biorobotika bir çox tətbiqlərə malikdir və adi kompüter arxitekturasının problemlərini həll etmək üçün istifadə olunur. Konseptual olaraq, bir hüceyrə və ya hətta bütöv bir orqanizm kimi əvvəlcədən mövcud olan bioloji modeldən sonra proqram, robot və ya hesablama qurğusunun layihələndirilməsi mühəndis və ya proqramçıya modelin təkamül üstünlüklərini struktura daxil etməyin faydalarını təmin edir.

Tətbiqlər və Məqsədlər

redaktə

Zəli Neyronlarından ibarət əsas Neyrokompüter

redaktə

1999-cu ildə William Ditto və Corciya Texnologiya İnstitutunda və Emori Universitetində tədqiqatçılar qrupu zəli neyronlarından istifadə etməklə sadə əlavə edə bilən Wetware Kompüterinin əsas formasını yaratdılar.[3] Zəlilər neyronlarının böyük ölçüsü, toplanması və manipulyasiyası ilə əlaqəli asanlığına görə model orqanizm kimi istifadə edilmişdir. Bununla belə, bu nəticələr heç vaxt nəzərdən keçirilən jurnalda dərc olunmayıb və bu, iddiaların etibarlılığı ilə bağlı suallar doğurub. Kompüter neyrona daxil edilmiş elektrik zondları vasitəsilə əsas əlavəni tamamlaya bildi. Elektrik cərəyanlarının neyronlar vasitəsilə manipulyasiyası əhəmiyyətsiz bir nailiyyət deyildi. Binar açma/söndürmə vəziyyətlərinə əsaslanan adi kompüter arxitekturasından fərqli olaraq, neyronlar minlərlə vəziyyətdə mövcud ola bilir və hər birində 200.000-dən çox kanal olan sinaptik əlaqələr vasitəsilə bir-biri ilə əlaqə qurur.[5] Hər biri daim yeni əlaqələr yaratmaq və islahat etmək üçün özünü təşkilat adlanan prosesdə dinamik şəkildə dəyişdirilə bilər. Dinamik sıxac adlı adi kompüter proqramı Brandeys Universitetinin neyrobioloqu Eve Marder tərəfindən neyronlardan gələn elektrik impulslarını real vaxtda oxuya və onları şərh etməyə qadir idi. Bu proqram ədədləri təmsil etmək üçün neyronlara daxil edilən elektrik siqnallarını manipulyasiya etmək və cəmini qaytarmaq üçün bir-biri ilə əlaqə saxlamaq üçün istifadə edilmişdir. Bu kompüter nəm proqram strukturunun çox əsas nümunəsi olsa da, daha mürəkkəb bir orqanda olandan daha az neyronla kiçik bir nümunədir. Ditto hesab edir ki, təqdim olunan neyronların miqdarını artırmaqla, onlar arasında göndərilən xaotik siqnallar, ürək neyronlarının insanlarda və digər canlı orqanizmlərdə olan daimi ürək döyüntüsünə tənzimlənməsi kimi daha strukturlaşdırılmış bir modelə çevriləcək.[3]

Adi Hesablamalar üçün Bioloji modellər

redaktə

Zəli neyronlarından əsas kompüter yaratmaq işindən sonra Ditto təkcə üzvi molekullar və nəm proqramlarla deyil, həm də bioloji sistemlərin və üzvi molekulların xaotik təbiətini şərti material və məntiq qapılarına tətbiq etmək konsepsiyası üzərində işləməyə davam etdi. Xaotik sistemlər nümunələr yaratmaq və yaddaş, arifmetik məntiq və giriş/çıxış əməliyyatları kimi daha yüksək səviyyəli funksiyaları hesablamaq üçün üstünlüklərə malikdir.[6] Məqaləsində Xaotik Kompüter Çipinin qurulması Ditto, konseptual xaotik çipində məntiq qapılarına cavab vermək və yenidən konfiqurasiya etmək üçün daha çox həssaslıqla xaotik sistemlərdən istifadənin proqramlaşdırılmasının üstünlüklərini müzakirə edir. Xaotik kompüter çipi ilə adi kompüter çipi arasındakı əsas fərq xaotik sistemin yenidən konfiqurasiya edilə bilməsidir. Ənənəvi kompüter çipindən fərqli olaraq, proqramlaşdırıla bilən qapı massivinin elementi bir çox tək məqsədli məntiq qapılarının dəyişdirilməsi ilə yenidən konfiqurasiya edilməlidir, xaotik çip qeyri-xətti xaotik element tərəfindən yaradılan nümunənin idarə edilməsi vasitəsilə bütün məntiq qapılarını yenidən konfiqurasiya edə bilər.[6]

Koqnitiv Biologiyada Wetware təsiri
redaktə

Koqnitiv Biologiya idrakı əsas bioloji funksiya kimi qiymətləndirir. Vyana Universitetinin koqnitiv biologiya professoru W. Tecumseh Fitch mobil intensionallıq ideyaları üzrə aparıcı nəzəriyyəçidir. İdeya ondan ibarətdir ki, təkcə bütöv orqanizmlərin qəsdən “yaxınlıq” hissi yoxdur, eyni zamanda tək hüceyrələr də hüceyrələrin müəyyən stimullara cavab olaraq uyğunlaşma və yenidən təşkil olunma qabiliyyəti vasitəsilə qəsd hissini daşıyır.[7] Fitch, neyron şəbəkələri yaratmaq üçün yenidən təşkili tənzimləmək bacarığında, xüsusilə neyronlarla bağlı nano-intensiallıq ideyasını müzakirə edir. O, neyronlar kimi hüceyrələrin zərər kimi qıcıqlara müstəqil cavab vermək qabiliyyətini hüceyrələrdə "daxili niyyət" hesab etdiyi kimi müzakirə edir və izah edir ki, "insan idrak səviyyəsində qəsdən daha sadə səviyyədə olsa da, mən canlıların bu əsas qabiliyyətinin (qıcıqlara cavab verməsinin) idrak və daha yüksək dərəcəli niyyətlilik üçün zəruri tikinti bloklarını təmin etdiyini təklif edin.[7] Fitch öz tədqiqatının süni intellekt və kompüter arxitekturası kimi kompüter elminin xüsusi sahələrinə olan dəyərini təsvir edir. O qeyd edir ki, "Əgər bir tədqiqatçı şüurlu bir maşın düzəltməyi hədəfləyir, bunu sərt açarlarla (istər vakuum boruları, istərsə də statik silikon çipləri) səhv ağaca hürür".[7] Fitch hesab edir ki, süni intellekt kimi sahələrin inkişafının mühüm aspekti nano-qəsdən və özünü uyğunlaşdırmaq və yenidən strukturlaşdırmaq üçün avtonom qabiliyyəti olan Wetware proqramdır.

Tufts Universitetinin professoru Daniel Dennet Fitch tərəfindən aparılan yuxarıda qeyd olunan tədqiqatın icmalında nəm proqram və neyronlar kimi üzvi material ideyasını qiymətləndirərkən aparat və proqram təminatı anlayışı arasındakı fərqin əhəmiyyətini müzakirə edir. Dennett insan beynini müşahidə etməyin dəyərini əvvəlcədən mövcud yaş proqram nümunəsi kimi müzakirə edir. O, beynin "müvəqqəti koqnitiv rolların qeyri-məhdud müxtəlifliyi üçün bir silikon kompüterin səlahiyyətinə" malik olduğunu görür.[8]  Dennett proqram/avadanlığın yaş proqramla əlaqəsi və nəm proqrama malik maşının nəyə qadir ola biləcəyi kimi müəyyən sahələrdə Fitch ilə razılaşmır. Dennett insan beyninin işləyə biləcəyi daxili mexanizmi daha yaxşı başa düşmək, üzvi kompüteri daha yaxşı yaratmaq üçün insan idrakına dair əlavə tədqiqatların vacibliyini vurğulayır.[8]

Tibbi Proqramlar
redaktə

“Bioloji və kimyəvi maddələrin, xəstəlik və ya əczaçılıq dərmanlarının zamanla beyinə təsirini sınamaq və proqnozlaşdırmaq məqsədi daşıyan” “ çipdə beyin ” cihazları hazırlanmışdır.[9] Wetware kompüterləri beyin xəstəlikləri və beyin sağlamlığı/bacarıqları (beyni hədəf alan terapiyaları sınaqdan keçirmək üçün),[10] dərman kəşfi, genom redaktələrini sınamaq və beyin yaşlanması ilə bağlı araşdırmalar üçün faydalı ola bilər.

Gələcək Tətbiqlər

redaktə

1990-cı illərdə Ditto tərəfindən yaradılan neyron əsaslı kalkulyatordan sonra üzvi kompüterin yaradılmasında bir neçə əsas irəliləyiş olsa da, tədqiqatlar bu sahəni irəlilətməyə davam edir və 2023-cü ildə İllinoys Universitetinin tədqiqatçıları tərəfindən işləyən kompüter qurulub. Urbana-Champaign, işıq və elektrik siqnallarını aşkarlaya bilən prosessor kimi 80.000 siçan neyronundan istifadə edir.[11] Ditto tərəfindən silisium çiplərində xaotik yolların modelləşdirilməsi kimi layihələr ənənəvi silikon çipləri təşkil etmək və kompüter arxitekturasını daha səmərəli və daha yaxşı strukturlaşdırmaq üçün strukturlaşdırmaq yollarında kəşflər etdi.[6] Koqnitiv Biologiya sahəsində ortaya çıxan fikirlər, həmçinin insanlarda mövcud olan sistemləri daha yaxşı təqlid etmək üçün süni intellekt üçün sistemlərin strukturlaşdırılması yollarında kəşflərin davam etdirilməsinə kömək edir.[7]

Bazidiomycetes istifadə edərək təklif olunan bir göbələk kompüterində məlumat elektrik aktivliyinin sıçrayışları ilə təmsil olunur, hesablama miselyum şəbəkəsində həyata keçirilir və meyvə orqanları vasitəsilə interfeys həyata keçirilir.[12]

Fiziki suni neyronların əlaqəsi və əzələ toxumasına nəzarət kimi [13] digər sinir toxumaları ilə beyin orqanoidlərini birləşdirmək gələcəkdə mümkün ola bilər.[14][15] Bioloji toxumanın xarici modulları beyinə paralel stimullaşdırma qatarlarını işə sala bilər.[16] Tamamilə üzvi cihazlar faydalı ola bilər, çünki o, insan bədəninə implantasiya edilməsinə imkan verə bilən biouyğun ola bilər.[17] Bu, müəyyən xəstəliklərin və sinir sisteminin zədələnməsinin müalicəsini təmin edə bilər.[17]

Prototiplər
redaktə
  • 2021-ci ilin sonlarında Kortikal Laboratoriyalardan ikisi də daxil olmaqla elm adamları rəqəmsal sistemlərə inteqrasiya olunmuş böyüdülmüş beyin hüceyrələrinin performans xalları ilə məqsədyönlü tapşırıqları yerinə yetirə biləcəyini nümayiş etdirdilər. Xüsusilə, insan beyin hüceyrələri süni intellekt və insanların hər birindən daha aşağı bacarıq səviyyəsinə baxmayaraq, tanınmış maşın kəşfiyyat sistemlərindən daha sürətli öyrəndikləri simulyasiya edilmiş (elektrofizyoloji stimullaşdırma vasitəsilə) Pong oynamağı öyrəndilər. Üstəlik, tədqiqat insan beyin hüceyrələrinin siçan hüceyrələrindən daha yaxşı performans göstərdiyi üçün müxtəlif növlərdən olan neyronlar arasında məlumat emal qabiliyyətinin fərqinə dair "ilk empirik sübut" təqdim edir.[10][18][19]
  • Həmçinin 2021-ci ilin dekabr ayında Maks Plank Polimer Tədqiqatları İnstitutunun tədqiqatçıları robota daxil etdikləri üzvi aşağı güclü neyromorfik elektronikanın inkişafını bildirdilər və bu, simulyasiyalar vasitəsilə deyil, real dünyada sensorimotorik şəkildə öyrənməyə imkan verir. Çip üçün polimerlərdən istifadə edilib və materialın həqiqi neyronlar kimi elektrik yükünü daşımasını təmin etmək üçün ionla zəngin gel ilə örtülmüşdür.[17][20]
  • 2022-ci ildə Maks Plank Polimer Tədqiqatları İnstitutunun tədqiqatçıları, suni və bioloji komponentlər arasında sinergetik işləməyə imkan verən, bioloji yaş proqramda işləyən polimerlərə əsaslanan suni sünbüllü neyron nümayiş etdirdilər.[21][22]

Xarici keçidlər

redaktə

İstinadlar

redaktə
  1. 1 2 3 Bray, Dennis. Wetware: A Computer in Every Living Cell. Yale University Press. 2009. ISBN 9780300155440.
  2. "Biological Computer Born". BBC News. June 2, 1999. October 26, 2017 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: October 24, 2017.
  3. 1 2 3 4 5 Sincell, Mark. "Future Tech". Discover. 2023-03-29 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-03-29.
  4. Popkin, Gabriel. "Moore's Law Is About To Get Weird". Nautilis. February 15, 2015. December 26, 2017 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: October 25, 2017.
  5. Leu, George; Singh, Hemant Kumar; Elsayed, Saber. Intelligent and Evolutionary Systems: The 20th Asia Pacific Symposium, IES 2016, Canberra, Australia, November 2016, Proceedings (ingilis). Springer. 2016-11-08. ISBN 9783319490496.
  6. 1 2 3 Ditto, William. "Construction of a Chaotic Computer Chip" (PDF). September 29, 2016 tarixində arxivləşdirilib (PDF). İstifadə tarixi: October 24, 2017.
  7. 1 2 3 4 Fitch, W. Tecumseh. "Nano-Intentionality: A Defense of Intrinsic Intentionality". Biology & Philosophy. 23 (2). 25 August 2007: 157–177. doi:10.1007/s10539-007-9079-5.
  8. 1 2 Dennett, D. "The Software/Wetware Distinction". Physics of Life Reviews. 11 (3). 2014: 367–368. doi:10.1016/j.plrev.2014.05.009. PMID 24998042.
  9. "'Brain-on-a-chip' tests effects of biological and chemical agents, develop countermeasures". www.llnl.gov (ingilis). 26 January 2022 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 26 January 2022.
  10. 1 2 Yirka, Bob. "A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong". medicalxpress.com (ingilis). 18 January 2022 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 16 January 2022.
  11. Padavic-Callaghan, Karmela. "80,000 mouse brain cells used to build a living computer". New Scientist (ingilis). 2023-03-16. 2023-04-18 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-04-18.
  12. Adamatzky, Andrew. "Towards fungal computer". Interface Focus. 8 (6). 2018-12-06: 20180029. doi:10.1098/rsfs.2018.0029. ISSN 2042-8898. PMC 6227805. PMID 30443330.
  13. Sawai, Tsutomu; Sakaguchi, Hideya; Thomas, Elizabeth; Takahashi, Jun; Fujita, Misao. "The Ethics of Cerebral Organoid Research: Being Conscious of Consciousness". Stem Cell Reports (ingilis). 13 (3). 10 September 2019: 440–447. doi:10.1016/j.stemcr.2019.08.003. ISSN 2213-6711. PMC 6739740. PMID 31509736.
  14. "Artificial neuron swaps dopamine with rat brain cells like a real one". New Scientist. 20 September 2022 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 16 September 2022.
  15. Wang, Ting; Wang, Ming; Wang, Jianwu; Yang, Le; Ren, Xueyang; Song, Gang; Chen, Shisheng; Yuan, Yuehui; Liu, Ruiqing; Pan, Liang; Li, Zheng; Leow, Wan Ru; Luo, Yifei; Ji, Shaobo; Cui, Zequn; He, Ke; Zhang, Feilong; Lv, Fengting; Tian, Yuanyuan; Cai, Kaiyu; Yang, Bowen; Niu, Jingyi; Zou, Haochen; Liu, Songrui; Xu, Guoliang; Fan, Xing; Hu, Benhui; Loh, Xian Jun; Wang, Lianhui; Chen, Xiaodong. "A chemically mediated artificial neuron". Nature Electronics (ingilis). 5 (9). 8 August 2022: 586–595. doi:10.1038/s41928-022-00803-0. hdl:10356/163240. ISSN 2520-1131.
  16. Serruya, Mijail D. "Connecting the Brain to Itself through an Emulation". Frontiers in Neuroscience. 11. 2017: 373. doi:10.3389/fnins.2017.00373. ISSN 1662-453X. PMC 5492113. PMID 28713235.
  17. 1 2 3 Bolakhe, Saugat. "Lego Robot with an Organic 'Brain' Learns to Navigate a Maze". Scientific American (ingilis). 8 April 2023 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 1 February 2022.
  18. "Human brain cells in a dish learn to play Pong faster than an AI". New Scientist. 30 January 2022 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 26 January 2022.
  19. Kagan, Brett J.; Kitchen, Andy C.; Tran, Nhi T.; Parker, Bradyn J.; Bhat, Anjali; Rollo, Ben; Razi, Adeel; Friston, Karl J. "In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world" (ingilis). 3 December 2021: 2021.12.02.471005. doi:10.1101/2021.12.02.471005. 14 May 2023 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 22 December 2023.
  20. Krauhausen, Imke; Koutsouras, Dimitrios A.; Melianas, Armantas; Keene, Scott T.; Lieberth, Katharina; Ledanseur, Hadrien; Sheelamanthula, Rajendar; Giovannitti, Alexander; Torricelli, Fabrizio; Mcculloch, Iain; Blom, Paul W. M.; Salleo, Alberto; Burgt, Yoeri van de; Gkoupidenis, Paschalis. "Organic neuromorphic electronics for sensorimotor integration and learning in robotics". Science Advances (ingilis). 7 (50). December 2021: eabl5068. Bibcode:2021SciA....7.5068K. doi:10.1126/sciadv.abl5068. hdl:10754/673986. PMC 8664264 (#bad_pmc). PMID 34890232 (#bad_pmid).
  21. Sarkar, Tanmoy; Lieberth, Katharina; Pavlou, Aristea; Frank, Thomas; Mailaender, Volker; McCulloch, Iain; Blom, Paul W. M.; Torriccelli, Fabrizio; Gkoupidenis, Paschalis. "An organic artificial spiking neuron for in situ neuromorphic sensing and bio-interfacing". Nature Electronics. 5 (11). 7 November 2022: 774–783. doi:10.1038/s41928-022-00859-y.
  22. "Artificial neurons emulate biological counterparts to enable synergetic operation". Nature Electronics (ingilis). 5 (11): 721–722. 10 November 2022. doi:10.1038/s41928-022-00862-3. ISSN 2520-1131. 23 November 2022 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 22 December 2023.