Современные нейросети черпают вдохновение в архитектуре человеческого мозга, но работают на кремниевых чипах, потребляя колоссальные объемы энергии. Ученые из Принстонского университета предложили альтернативный путь: создание гибридной платформы, которая объединяет живые нервные клетки с гибкой электроникой. Результаты исследования устройства, получившего название 3D-MIND, опубликованы в журнале Nature Electronics.
Старший автор работы Тянь-Мин Фу (Tian-Ming Fu) отмечает, что мозг человека выполняет сложнейшие вычисления, тратя лишь малую часть энергии, необходимой современным суперкомпьютерам. Проблема текущих ИИ-решений заключается в их «аппетитах», которые уже влияют на глобальную энергетическую инфраструктуру. Система 3D-MIND (3D Micro-Instrumented Neural network Device) призвана решить эту задачу, используя биологические нейроны в качестве вычислительной среды.
Технология трехмерной интеграции
Главное достижение команды — переход от плоских систем к объемным. Традиционные нейрочипы способны считывать сигналы только с поверхности нейронной сети, игнорируя процессы, происходящие внутри. Устройство, разработанное физиками под руководством Тянь-Мин Фу и Джеймса Штурма (James Sturm), представляет собой гибкую 3D-электронную сетку. В процессе роста нейроны оплетают структуру, прорастая сквозь нее и обеспечивая бесшовное соединение биологии и электроники.
Иллюстрация: Kate Zvorykina / Ella Maru Studio
Материалы 3D-MIND сопоставимы по гибкости с тканями мозга. Это позволяет электронике находиться внутри живой сети более шести месяцев, не нарушая ее функционирования. Встроенные сенсоры «слушают» электрическую активность клеток, а миниатюрные стимуляторы «общаются» с ними, подавая точные импульсы. Глубокое погружение датчиков внутрь структуры дает доступ к данным, которые раньше оставались недоступными.
Перспективы биокомпьютинга и медицины
Исследователи отмечают, что биологические нейронные сети в 3D обладают более богатыми связями и высокой вычислительной мощностью, чем традиционные 2D-культуры. Эксперименты показали, что «внутренний» доступ к сети ускоряет обучение нейронов, что открывает путь к созданию систем с беспрецедентным уровнем энергоэффективности.
Помимо вычислительных задач, платформа 3D-MIND открывает новые возможности для медицины:
- изучение процессов формирования и адаптации нейронных цепей в условиях, близких к реальным;
- улучшение процесса тестирования лекарственных препаратов;
- исследование неврологических заболеваний в контролируемой лабораторной среде.
Сейчас группа ученых работает над масштабированием системы, увеличением количества сенсоров и электродов. Одна из целей — интеграция с методами оптической визуализации для получения полной картины активности мозга. В долгосрочной перспективе проект направлен на создание практических гибридных систем, сочетающих биологическую гибкость и электронную точность.
