New-Tech Magazine | March 2026 | Digital Edition

Out Of the b o x

בין ביולוגיה למחשוב: תאי מוח מתחילים ללמוד מערכת ניו-טק מגזינים גרופ

תאי מוח במעבדה מתחילים ללמוד, והגבול בין ביולוגיה למחשוב כבר פחות ברור במעבדות מחקר ברחבי העולם גדלים בשנים האחרונות אורגנואידים מוחיים - מבנים זעירים של תאי מוח אנושיים, שמדמים חלק מהפעילות של הרקמה המקורית. עד לא מזמן הם שימשו בעיקר ככלי למחקר רפואי. עכשיו הם מתחילים לעורר עניין מסוג אחר לגמרי. על ידי חוקרים מאוניברסיטת 2026 מחקר עדכני שפורסם בתחילת מצביע על כך שאורגנואידים כאלה אינם רק מגיבים Johns Hopkins לגירויים, אלא מסוגלים ללמוד משימה ולהשתפר בביצועה תוך זמן קצר. מדובר בצעד נוסף בכיוון שמתחיל להסתמן כתחום חדש בפני עצמו, שבו מערכות ביולוגיות אינן רק נושא למחקר - אלא גם מועמדות להפוך לפלטפורמת חישוב. בניסוי חוברו האורגנואידים למערך אלקטרודות המאפשר תקשורת דו-כיוונית. מצד אחד, המערכת מספקת גירויים חשמליים מבוקרים. מצד שני, היא מודדת בזמן אמת את הפעילות העצבית שנוצרת בתגובה. בתוך המערכת הזו נבנתה לולאת משוב, כך שכל תגובה של הרקמה משפיעה על האופן שבו מוצג הגירוי הבא. התוצאה אינה דרמטית במבט ראשון, אבל המשמעות שלה מצטברת במהירות. בתוך דקות של ניסוי נרשמה ירידה בשיעור השגיאות ועלייה בדיוק התגובה. לפי נתוני החוקרים, השיפור הגיע לעשרות אחוזים בפרק זמן קצר, לצד התייצבות של דפוסי הפעילות. זו כבר אינה תגובה מקרית לגירוי, אלא הסתגלות. , מהחוקרים המובילים בתחום, מנסח זאת Thomas Hartung ד"ר בזהירות: "אנחנו לא בונים מוח במבחנה. אנחנו בודקים אם אפשר להשתמש ברקמה עצבית כבסיס למערכות חישוב מסוג אחר". במילים אחרות, לא מדובר בניסיון להעתיק את המוח האנושי, אלא בבחינה של עקרונות הפעולה שלו. העניין בגישה הזו אינו מקרי. בעשור האחרון הפכה הבינה המלאכותית לתחום שצורך משאבים בקצב הולך וגובר. מודלים

מתקדמים דורשים תשתיות חישוב אדירות, ומרכזי נתונים הפכו לצרכני אנרגיה משמעותיים. מול זה, המוח האנושי ממשיך להוות נקודת ייחוס כמעט מתסכלת: מערכת שלומדת במהירות, מסתגלת ואט בלבד. 20 בקלות, ופועלת בהספק של כ הפער הזה מוביל חוקרים לשאול האם ניתן לחשוב על חומרה אחרת לגמרי. במקום לדמות נוירונים בקוד, אולי נכון יותר לעבוד עם נוירונים אמיתיים. כדי להבין עד כמה הרעיון הזה מאתגר את התפיסה המקובלת של מחשוב, צריך לרדת לרמת המימוש. בניגוד לשבבים דיגיטליים, שבהם כל פעולה מוגדרת מראש ומבוצעת באופן דטרמיניסטי, רשת עצבית חיה פועלת בצורה הסתברותית ודינמית. אין כאן “קוד” במובן הקלאסי, אלא מערכת שמעצבת את עצמה תוך כדי פעילות. בפועל, המשמעות היא שהחוקרים אינם מתכנתים את האורגנואיד אלא “מאמנים” אותו, באמצעות סדרות של גירויים וחיזוקים. reinforcement הגישה הזו מזכירה עקרונות של למידת חיזוק ( ), אך מתרחשת ברמה פיזית ולא אלגוריתמית. במקום learning לעדכן משקלים במודל, משתנים קשרים סינפטיים אמיתיים בין תאים.

New-Tech Magazine l 62