Beynin Göz Ardı Edilen Hücreleri
Beyindeki bilgi depolama kapasitesinin yalnızca nöronlara bağlı olduğu fikri sarsılıyor. PNAS dergisinde yayımlanan yeni bir çalışmaya göre, yıldız şekilli hücreler olan astrositler, beynin muazzam hafıza kapasitesine katkıda bulunan önemli aktörler olabilir.
Astrositler; sinapsları çevreleyen, hücresel atıkları temizleyen ve kan akışını düzenleyen destek hücreleridir. Ancak araştırmacılara göre bu hücreler, yalnızca destek işlevi görmekle kalmıyor; aynı zamanda aktif hesaplama süreçlerine katılarak hafızayı etkileyebiliyorlar.
Yüksek Bağlantılı Bir Hafıza Ağı
Araştırmanın başyazarı Leo Kozachkov, astrositleri “milyonlarca dokunaçlı bir ahtapot”a benzetiyor. Bu dokunaçlar, nöronlar arasındaki sinapslara bağlanarak veri akışını takip ediyor ve gerektiğinde kimyasal mesajlarla nöronlara geri bildirim gönderiyor.
Bu etkileşim, klasik nöron çiftleriyle sınırlı olmayan, çoklu bağlantılar üzerinden gerçekleşen karmaşık bir bilgi ağı anlamına geliyor. IBM Research’te görevli araştırmacılar, bu yapının, beynin neden bu kadar büyük miktarda veriyi enerji açısından verimli biçimde depolayabildiğini açıklayabileceğini düşünüyor.
Makine Öğrenimi ile Modellenen Yeni Bellek Teorisi
MIT-IBM Watson AI Lab tarafından geliştirilen makine öğrenme modeli, astrositlerin her bir sinapsla etkileşime girdiği karmaşık hesaplama birimlerini simüle ediyor. Her astrosit “işlemi” bağımsız bir hesaplama modülü gibi çalışıyor. Bu yaklaşım, çok daha az nöronla yüksek bellek kapasitesine ulaşılabileceğini gösteriyor.
Ayrıca bu yapı, Alzheimer gibi nörolojik bozukluklara dair yeni tedavi stratejilerinin de önünü açabilir. Kozachkov’a göre, astrositlerin sinyal işleme sürecindeki bozulmalar, hafıza kaybına neden olabilir. Bu bağlantının modellenmesi, yeni terapötik hedeflerin belirlenmesine yardımcı olabilir.
Yapay Zeka Uygulamaları da Ufukta
Modelin sadece nörobilimde değil, yapay zeka alanında da etkili olması bekleniyor. Astrosit benzeri bellek yapıları, enerji açısından verimli beyin benzeri bilgi işlem sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilir. Bu da ses tanıma, robotik, yapay zeka asistanları ve nöroprotezler gibi pek çok alanda kullanılabilir.
Araştırmaya katılmayan uzmanlar ise bu modelin umut verici olduğunu ancak hâlâ doğrudan deneysel kanıtlarla desteklenmesi gerektiğini belirtiyor.
Daha fazla bu kategoriden içerik için Bilim ve Geleceğin Teknolojileri kategorimizi ziyaret edin.
