Исследователи из Принстона объединили клетки мозга и передовую электронику в единое трехмерное устройство, которое можно запрограммировать на распознавание образов с помощью вычислительных методов. Предыдущие попытки использования клеток мозга для вычислений основывались на двухмерных культурах, выращенных в чашке Петри, или трехмерных кластерах, которые исследовались и контролировались извне. Устройство Принстона использует другой подход, работая изнутри наружу.

Используя передовые технологии изготовления, команда создала трехмерную сетку из микроскопических металлических проводов и электродов, покрытых тонким эпоксидным слоем. Благодаря своей тонкости покрытие обладает достаточной гибкостью для взаимодействия с мягкими нейронами, которые растут вокруг него. Команда использовала сетку в качестве каркаса для культивирования десятков тысяч нейронов в обширную трехмерную сеть, которую можно использовать для вычислений.

Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Electronics 23 апреля.

Исследователи заявили, что новый интегрированный подход позволил им регистрировать и стимулировать электрическую активность нейронов на гораздо более высоком уровне, чем при использовании предыдущих методов. Они отслеживали эволюцию системы в течение более шести месяцев, экспериментируя со способами усиления и ослабления связей между ключевыми нейронами, и в конечном итоге обучили алгоритм, способный распознавать паттерны электрических импульсов.

В одном тесте они использовали пары различных пространственных паттернов . В другом — различные временные паттерны. Система правильно различала паттерны в обоих тестах. Исследователи заявили, что надеются масштабировать систему до такой степени, чтобы она могла выполнять все более сложные задачи.

Работу совместно возглавляли Тянь-Мин Фу, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники и Института биоинженерии Оменн-Дарлинг; Джеймс Штурм, профессор кафедры электротехники и вычислительной техники имени Стивена Р. Форреста; и Кумар Мритунджай, научный сотрудник постдокторантуры в области электротехники и вычислительной техники.

Изначально разработанная для изучения фундаментальных проблем нейронауки, эта технология позволила команде понять, что она может пролить свет на ключевое узкое место современных технологий искусственного интеллекта: энергопотребление.

«Настоящим узким местом для ИИ в ближайшем будущем станет энергопотребление», — сказал Фу. «Наш мозг потребляет лишь ничтожную долю — примерно одну миллионную — энергии по сравнению с современными системами ИИ, выполняющими аналогичные задачи».

Мритунджай, первый автор статьи, заявил, что подобные системы, называемые трехмерными биологическими нейронными сетями, «не только помогают раскрыть вычислительные секреты мозга, но также могут способствовать пониманию и, возможно, лечению неврологических заболеваний».