科学家们发现了一种方法，利用活体组织作为计算库来解决问题，并有可能预测天气等混沌系统。

日本的一位科学家展示了如何像计算机一样使用人体来处理数据和解决复杂问题。

这项研究的作者Yo Kobayashi是大阪大学机械科学与生物工程系的副教授，他在3月20日发表在《IEEE Access》杂志上的一项新研究中写道，这一突破是可能的，因为人体组织具有对一种称为“储备池计算（reservoir computing）”的数据处理有用的特性。

在储备池计算中，输入数据被输入到一个具有大量“节点”或“维度”（储备池）的系统中，然后进行解释，以分离重要数据或预测未来结果。虽然在许多情况下，储备池是数字化的，但也可以使用其他物理系统。

为了证明使用人体组织来处理数据的可能性，研究人员要求参与者以不同的角度弯曲手腕。

然后，他使用超声波对肌肉变形进行成像。根据这些数据，他建立了一个物理储备池的计算机模型，该模型可以在基准测试中成功地模拟非线性动力系统。

它通过使用肌肉内的变形场来表示储层的状态来实现这一点。非线性 —— 即输入不影响储备池中直线上的节点 —— 使输入信号能够映射到高维状态空间，从而简化了复杂的计算。在这种情况下，输入是手腕关节角度的信号模式。

“这项技术的一个潜在应用领域是可穿戴设备，”Yo Kobayashi在一份声明中说。“在未来，有可能使用我们自己的组织作为一种方便的计算资源。由于软组织遍布全身，可穿戴设备可以将计算委托给组织，从而提高性能。”

他还建议，该过程可以应用于医疗和生命维持设备，以及其他人机交互技术，依靠人体组织提供额外的处理资源。

在一桶水里计算

说明储备池计算如何工作的一种常用方法是“一桶水”方法。在这种情况下，一系列水箱以网格或其他形式排列组成储备池，各种大小的管道非线性地将它们连接起来。这意味着水不会从一个水箱直接流到另一个水箱。相反，向系统中添加水或扰动可以改变整个水箱的水位，或者水可以在某个点离开水箱，但随后作为单一输入的结果重新引入。

输入在整个系统中以各种水箱中波动的水位的形式反映出来，并随时间动态变化。随着时间的推移，通过测量每个水箱中的水位来捕捉水库的状态，然后一个可训练的计算机层读取并解释结果。

储备池负责以许多不同的非线性方式“扭曲”或“混合”输入信号，产生各种各样的时间特征。储备池不能显式地“解”传统数值意义上的非线性方程。相反，它学习模仿由这些方程控制的系统的输入-输出行为。储层内部的非线性使其能够捕获和表示输入数据和底层系统动态中存在的非线性关系。

人体组织可以作为储备池，因为它与水基储备池有一些共同的特性。首先，它具有非线性特性，特别是应力-应变非线性，这意味着施加在组织上的应力与产生的应变之间的关系不是一条直线。它也是粘弹性的，这意味着它在变形时既有弹性（像橡皮筋）又有粘性（像粘稠的液体） —— 换句话说，它对过去的变形有物理“记忆”，因此可以存储信息。

除了上述应用之外，储备池计算在预测天气等混沌系统方面也显示出了前景。它也被认为是一种预测其他随时间变化的系统的方法，比如股票价格或空气质量。通过系统解释以前的数据，就有可能预测未来的结果。

正如Yo Kobayashi所指出的，他的工作只是第一步，同时重申了它在未来的潜力。

“这项研究只进行了基准测试；因此，必须确定实际计算过程在未来场景中的适用性。然而，这些发现为在广泛的计算任务和应用中成功利用人体组织动力学铺平了道路。”

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