Биологический мозг требует в миллион раз меньше энергии по сравнению с искусственным интеллектом. Для устранения этого разрыва ученые из США разработали трехмерное устройство, которое объединяет мозговые клетки и микроэлектронику в одну структуру для выполнения вычислительных задач. Устройство использует нейроны, выращенные необычным образом: вокруг каркаса из микроскопических проводов и электродов.
«Энергопотребление станет настоящим узким местом для ИИ в ближайшем будущем, — отметил Фу Тяньмин, руководитель научной группы. — Наш мозг использует лишь маленькую долю, примерно одну миллионную, энергии по сравнению с современными системами ИИ, которые решают аналогичные задачи».
В качестве решения могут выступать трехмерные биологические нейросети, над которыми работают специалисты из Принстонского университета. Ранее попытки использовать клетки мозга для вычислений основывались на двумерных культурах в чашках Петри или трехмерных кластерах, контролируемых извне. Новое устройство разработано иначе, сообщает Techxplore.
Клетки выращиваются вокруг трехмерного сетчатого каркаса из микроскопических проводов и электродов. Команда применила этот каркас в качестве основы для культивирования десятков тысяч нейронов в большую 3D-сеть. Такой подход позволяет записывать и стимулировать электрическую активность нейронов с значительно более высоким разрешением, чем ранее.
Исследователи отслеживали эволюцию системы на протяжении более полугода, экспериментируя с укреплением и ослаблением связей между ключевыми нейронами. В итоге они обучили алгоритм распознавать паттерны электрических импульсов. В двух тестах — на различение пространственных и временных паттернов — система успешно распознала закономерности, демонстрируя обучаемость и способность к распознаванию. В будущем исследователи надеются расширить систему для более сложных задач.
Авторы подчеркивают, что трехмерные биологические нейросети помогут не только раскрыть вычислительные секреты мозга, но и способствовать пониманию и лечению неврологических заболеваний.
Японские ученые обучили живые нейроны мозга крыс генерировать сложные временные сигналы с помощью системы машинного обучения в реальном времени. Они интегрировали нейроны с микроэлектродами и микрофлюидными устройствами, создав замкнутую систему «резервуарных вычислений».