Биопроцессор: учёные разработали 3D-интерфейс для интеграции электроники с клетками мозга

Современные архитектуры искусственного интеллекта черпают идеи из устройства человеческого мозга, однако их реализация на кремниевых чипах требует колоссальных энергетических затрат. Команда исследователей из Принстонского университета предложила принципиально иной подход: вместо имитации нейронных процессов на традиционном «железе» они разработали гибридную платформу, объединяющую живые нервные клетки с эластичной электроникой. Результаты разработки системы, получившей наименование 3D-MIND, опубликованы в научном издании Nature Electronics.

Как отмечает соавтор исследования Тянь-Мин Фу, человеческий мозг решает сложнейшие когнитивные задачи, потребляя при этом ничтожно малое количество энергии по сравнению с нынешними суперкомпьютерами. Растущие «аппетиты» классического ИИ начинают создавать серьезную нагрузку на мировую энергетическую инфраструктуру и экологию. Система 3D-MIND (3D Micro-Instrumented Neural network Device) призвана преодолеть этот барьер, используя реальные биологические нейроны в качестве вычислительного ядра.

Прорыв заключается в переходе от плоских конфигураций к объёмным. Традиционные нейрочипы ограничены считыванием сигналов лишь с поверхности нейронной сети, не имея доступа к процессам внутри неё. Группа прикладных физиков под руководством Фу и Джеймса Штурма создала гибкую трёхмерную электронную матрицу. По мере роста клетки мозга естественным образом оплетают эту структуру, врастая в неё и обеспечивая бесшовное сопряжение биологии с технологией.

Материалы, из которых изготовлена 3D-MIND, обладают гибкостью, сопоставимой с естественными тканями мозга. Это позволяет электронике находиться внутри живой сети более полугода, не препятствуя её нормальной жизнедеятельности. Интегрированные сенсоры способны «считывать» электрические импульсы нейронов, а миниатюрные стимуляторы — «взаимодействовать» с ними через точную подачу сигналов. Благодаря глубокому внедрению датчиков в объёмную структуру, исследователи получили доступ к данным, ранее остававшимся вне зоны досягаемости.

Учёные подчеркивают, что трёхмерные нейронные сети обладают значительно более развитой архитектурой связей и вычислительным потенциалом по сравнению с традиционными плоскими культурами. Эксперименты подтвердили, что прямой «внутренний» доступ к сети позволяет обучать нейроны значительно оперативнее и качественнее. Это открывает перспективу создания биоинспирированных вычислительных систем, работающих на качественно ином уровне энергоэффективности.

Помимо сферы биокомпьютинга, платформа 3D-MIND предлагает уникальные возможности для фундаментальной медицины. Она позволяет изучать механизмы формирования и адаптации нейронных цепей в условиях, максимально приближенных к реальности. Это способно вывести процесс разработки лекарств на новый уровень, предоставляя исследователям физиологически корректные модели мозга, а также открывая новые горизонты для изучения неврологических патологий в лабораторных условиях.

На данном этапе исследовательская группа работает над масштабированием устройства, увеличивая плотность сенсоров и электродов. Одна из приоритетных задач — синхронизация системы с методами оптической визуализации для формирования комплексной картины мозговой активности. Параллельно совершенствуются методы сборки 3D-платформ для повышения надежности и перехода к их серийному производству.

В долгосрочной перспективе проект нацелен на создание высокоэффективных гибридных систем, сочетающих биологическую пластичность и электронную прецизионность. Подобные разработки могут быть востребованы как для создания энергоэффективного ИИ будущего, так и в клинической практике — для глубокого моделирования нейробиологических процессов и разработки таргетных методов лечения сложных заболеваний.

Источник: iXBT