Живой процессор: учёные создали 3D-интерфейс для прямого объединения электроники с клетками мозга
Иллюстрация: Kate Zvorykina / Ella Maru Studio
Современные системы искусственного интеллекта черпают вдохновение в структуре человеческого мозга, однако работают на кремниевых чипах и потребляют колоссальное количество электроэнергии. Исследователи из Принстонского университета предложили радикально иной путь: вместо имитации биологических процессов на железе они создали гибридную платформу, объединяющую 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) поясняет, что мозг человека выполняет сложнейшие вычисления, потребляя лишь малую долю энергии, необходимой современным суперкомпьютерам. Проблема нынешнего ИИ заключается в том, что его «аппетиты» начинают влиять на мировую энергетическую инфраструктуру и экологию. Устройство 3D-MIND (3D Micro-Instrumented Neural network Device) призвано решить эту проблему, используя реальные клетки мозга в качестве вычислительной среды.
Ключевое технологическое достижение команды заключается в переходе от плоских систем к объёмным. Традиционные нейрочипы могут считывать сигналы только с поверхности нейронной сети, «не видя» того, что происходит внутри. Устройство прикладных физиков под руководством Фу и Джеймса Штурма (James Sturm) представляет собой трёхмерную гибкую электронную сетку. В процессе роста клетки мозга оплетают эту сетку, прорастая сквозь неё и создавая бесшовную интеграцию биологии и электроники.
3D-MIND изготовлен из мягких материалов, сопоставимых по гибкости с тканями мозга. Это позволяет электронике находиться внутри живой нейронной сети более шести месяцев, не нарушая её нормального функционирования. Встроенные сенсоры способны «слушать» электрическую активность нейронов, а миниатюрные стимуляторы — «говорить» с ними, подавая точные сигналы. Благодаря глубокому погружению датчиков внутрь 3D-структуры, учёные получили доступ к информации, которая ранее была недостижима.
Исследователи подчёркивают, что биологические нейронные сети в 3D обладают гораздо более богатыми связями и высокой вычислительной мощностью по сравнению с традиционными 2D-культурами. Эксперименты показали, что доступ к сети «изнутри» позволяет проводить обучение нейронов гораздо быстрее и эффективнее, чем при использовании плоских сенсоров. Это открывает путь к созданию биоинспирированных вычислительных систем, работающих на принципиально новых уровнях энергоэффективности.
Помимо биокомпьютинга, платформа 3D-MIND предоставляет уникальные возможности для фундаментальной медицины. Она позволяет изучать, как формируются и адаптируются нейронные цепи в реалистичных условиях. Это может радикально улучшить процесс тестирования лекарств, предлагая учёным физиологически релевантные модели мозга, а также открыть новые возможности для исследования неврологических заболеваний в контролируемой лабораторной среде.
В настоящее время группа учёных работает над увеличением масштаба и сложности устройства, добавляя в него большее количество сенсоров и электродов. Одной из целей является интеграция системы с методами оптической визуализации для получения полной картины активности мозга. Также исследователи совершенствуют методы сборки 3D-девайсов, чтобы сделать их производство более надёжным и массовым.
В долгосрочной перспективе проект нацелен на создание практических гибридных систем, которые объединят биологическую гибкость и электронную точность. Такие устройства могут найти применение не только в энергетически эффективном ИИ будущего, но и в медицине — для моделирования развития мозга и создания направленных методов лечения тяжёлых недугов.
08-05-2026 12:25 46
Китайские учёные превратили мусор в материал для аккумуляторов нового поколения
Новый материал для аккумуляторов сделали из старых телефонных батарей и лигнина
07-05-2026 11:45 93
Немецкие учёные сделали чип, который может оцифровывать сигналы на рекордной скорости
Кремний-германиевый чип установил рекорд по скорости выборки и полосе пропускания
05-05-2026 15:50 108


Industry Hunter
только что