Инженеры из Северо-Западного университета успешно создали искусственные нейроны, способные напрямую взаимодействовать с биологическими клетками мозга. В отличие от предыдущих попыток, которые порождали упрощенные или несовместимые сигналы, новые устройства генерируют электрические импульсы, тесно имитирующие временные параметры, форму и сложность живых нейронов. Это прорывное достижение, опубликованное в журнале Nature Nanotechnology, знаменует важный шаг вперед в создании биосовместимых интерфейсов «мозг-машина» и открывает перспективный путь к разработке энергоэффективного вычислительного оборудования, вдохновленного структурой человеческого мозга.
Новый стандарт взаимодействия мозга и компьютера
Ключевой проблемой при разработке нейровстройств на протяжении долгого времени оставалась совместимость. Электронные сигналы часто не соответствуют тонкому «языку» биологических нейронов, что приводит к плохой интеграции или неэффективной стимуляции. Группа исследователей из Северо-Западного университета под руководством Марка Херсама (Mark C. Hersam) и Винода Сангвана (Vinod K. Sangwan) решила эту задачу, разработав гибкие печатные искусственные нейроны, способные выдавать реалистичные электрические всплески.
В ходе лабораторных испытаний на срезах мозжечка мышей искусственные нейроны успешно активировали реальные биологические нейроны. Сигналы вызывали измеримые реакции в нейронных цепях, демонстрируя уровень синхронизации, ранее недостижимый для искусственных систем.
«Вы можете видеть, как живые нейроны реагируют на наш искусственный нейрон. Таким образом, мы продемонстрировали сигналы, которые не только соответствуют нужному временному масштабу, но и имеют правильную форму всплеска для прямого взаимодействия с живыми нейронами», — отметил Херсам.
Эта возможность критически важна для нейропротезов нового поколения. Устройства, предназначенные для восстановления слуха, зрения или подвижности, требуют точной коммуникации с нервной системой. Заполняя разрыв между жесткой электроникой и мягкой биологической тканью, эти печатные нейроны могут обеспечить более естественное и эффективное функционирование медицинских имплантатов.
Имитация эффективности мозга
Помимо медицинских применений, данное исследование решает растущий кризис в технологическом секторе: потребление энергии. Современные системы искусственного интеллекта (ИИ) опираются на цифровые компьютеры, которые на много порядков менее эффективны, чем человеческий мозг. Мозг выполняет сложные вычисления, расходуя лишь крошечную долю энергии, необходимой современным дата-центрам.
Традиционные кремниевые чипы достигают сложности путем размещения миллиардов идентичных транзисторов на жестких плоских поверхностях. Эти компоненты статичны и неизменны после производства. В отличие от них, мозг представляет собой гетерогенную трехмерную сеть, которая динамически адаптируется и перестраивает свои связи.
Херсам утверждает, что для создания более умного и эффективного ИИ необходимо отойти от традиционной кремниевой архитектуры и почерпнуть вдохновение у биологии.
«Мир, в котором мы живем сегодня, доминируется искусственным интеллектом (ИИ)… Чтобы сделать ИИ умнее, его обучают на все больших объемах данных. Этот трудоемкий процесс обучения приводит к колоссальной проблеме с потреблением энергии. Поэтому мы обязаны разработать более эффективное оборудование для обработки больших данных и ИИ. Поскольку мозг в миллион раз энергоэффективнее цифрового компьютера, логично искать вдохновение в мозге для вычислительных систем следующего поколения.»
Как это работает: превращение недостатка в преимущество
Инновация заключается в используемых материалах и процессе производства. Команда применяла струйную печать аэрозольным методом для нанесения специализированных чернил на гибкие полимерные поверхности. Эти чернила содержали наноразмерные чешуйки дисульфида молибдена (MoS₂) — полупроводника, и графена — проводника.
Исторически полимерный связующий агент в таких чернилах считался дефектом, препятствующим протеканию тока, поэтому инженеры обычно удаляли его после печати. Однако команда из Северо-Западного университета использовала этот полимер в свою пользу.
- Частичная декомпозиция: Вместо полного удаления полимера они частично разложили его в процессе производства.
- Формирование проводящего нити: Когда через устройство проходит ток, он вызывает дальнейшее разложение полимера в определенном паттерне.
- Нейронная мимикрия: Этот процесс создает узкую проводящую нить. По мере протекания тока через это ограниченное русло генерируются внезапные электрические реакции, имитирующие «срабатывание» настоящего нейрона.
Этот механизм позволяет каждому искусственному нейрону производить сложные сигнальные паттерны — такие как одиночные всплески, равномерное срабатывание и серии импульсов — без необходимости использования крупных сетей компонентов. В результате для выполнения сложных задач требуется меньше устройств, что значительно снижает энергопотребление.
Решение энергетического кризиса ИИ
Следствия этой технологии для вычислительной инфраструктуры весьма существенны. По мере роста моделей ИИ спрос на электроэнергию в дата-центрах стал неустойчивым. Многие технологические компании теперь рассматривают возможность строительства специальных атомных электростанций для обеспечения энергией дата-центров гигаваттного масштаба, что вызывает опасения относительно доступности ресурсов и воздействия на окружающую среду.
«Очевидно, что такое массовое потребление энергии ограничит дальнейшее масштабирование вычислений, поскольку трудно представить себе дата-центр следующего поколения, требующий 100 атомных электростанций. Другая проблема заключается в том, что при рассеивании гигаватт мощности выделяется огромное количество тепла. Поскольку дата-центры охлаждаются водой, ИИ оказывает серьезную нагрузку на водные ресурсы.»
Разрабатывая оборудование, работающее на принципах нейронной эффективности, эта технология может помочь отвязать развитие ИИ от экспоненциального роста энергопотребления. Сам метод печати является аддитивным и экономичным, нанося материал только туда, где он нужен, и минимизируя отходы.
Заключение
Возможность печати искусственных нейронов, которые беспрепятственно общаются с биологической тканью, представляет собой двойной прорыв. Она прокладывает путь к более эффективным медицинским устройствам, способным восстанавливать функции, «говоря» на родном языке мозга, и одновременно предлагает чертеж вычислительного оборудования, которое является устойчивым и энергоэффективным. По мере того как требования ИИ продолжают опережать текущие технологические пределы, биоинспирированная электроника может оказаться ключом к более сбалансированному будущему.
