Впервые напечатанные нейроны вызвали естественную активность в живых клетках мозга

Группа американских ученых разработала новый класс печатных искусственных нейронов, способных активно стимулировать живой мозг, и подтвердила это экспериментально на тканях мозга мышей. Эта технология прокладывает путь к имплантатам, напрямую связанным с нервной системой, а также к более энергоэффективным компьютерам.

Традиционные кремниевые чипы состоят из миллиардов идентичных твердотельных транзисторов. Повышение продуктивности достигается за счет увеличения их количества, а для этого требуется все больше энергии. Мозг работает по совершенно иной модели, основанной на множестве нейронов в гибких трехмерных сетях, которые постоянно адаптируются.

Команда ученых из Северо-Западного университета использовала печатные материалы вместо твердых компонентов, сообщает IE. Создав чернила из дисульфида молибдена и графена, они нанесли их с помощью аэрозольной струйной печати на гибкие подложки. Вместо того, чтобы полностью удалять стабилизирующие полимеры, исследователи научились контролировать их распад во время работы: при прохождении тока полимер разрушается, создавая узкие проводящие каналы, которые генерируют острые, нейронные электрические импульсы.

Устройства могут генерировать различные типы сигналов — от одиночных всплесков до непрерывных разрядов, — позволяя каждому искусственному нейрону переносить больше информации и сокращая количество компонентов для сложных вычислений.. Чтобы проверить взаимодействие с реальными биологическими системами, исследователи применили сигналы от искусственных нейронов к срезам ствола мозга мышей. Сигналы соответствуют ключевым особенностям естественной активности нейронов и вызывают реакцию в живых клетках.

Как отмечают исследователи, другие лаборатории также пытались создать искусственные нейроны из органических материалов, но их волокна были либо слишком медленными, либо слишком быстрыми.

«Вы можете увидеть, как живые нейроны реагируют на наш искусственный нейрон. Таким образом, мы продемонстрировали сигналы, которые имеют не только правильный временной масштаб, но и правильную форму импульса для непосредственного взаимодействия с живыми нейронами».

Результаты исследования приводят к решению проблемы высокого энергопотребления в искусственном интеллекте. Обучение больших моделей ИИ требует огромных энергетических затрат, и более эффективное оборудование, имитирующее мозг, становится чрезвычайно важным.