В исследовании, опубликованном в Nature Electronics, разработали трехмерное устройство, объединяющее живые клетки нейронных сетей и электронику.
Это новое слово в выращивании мозга на электронном чипе, которое показало гораздо большую эффективность. Благодаря особой архитектуре нейронная сеть формировалась не в плоскости, а вокруг трехмерного каркаса, позволяя нейронам расти вокруг и сквозь датчики.
Наш мозг потребляет в тысячи раз меньше энергии для выполнения определенного действия, чем потребляет искусственный интеллект (ИИ) и это одна из главных проблем развития ИИ. Предыдущие попытки использования реальных клеток мозга (нейронной сети) для вычислений представляли собой создание двумерных структур, выращенных в чашке Петри, или трехмерных кластеров, в которых нейроны было трудно стимулировать и управлять системой. Существуют плоские мультиэлектродные матрицы для нейронных сетей, но они не отражают объемной архитектуры мозга. На данный момент не было технологии, которая бы позволяла долго и стабильно изучать нейроны внутри объемной сети, одновременно стимулируя их в заданных точках.
Устройство делают в несколько этапов фотолитографии на кварцевой подложке. Сначала формируют сетчатую структуру из биосовместимого полимера, затем наносят сенсоры, дорожки и контактные площадки из золота, потом покрывают все изолирующим слоем полимера, оставляя открытыми сенсоры и площадки. Добавляют толстый слой полимера, который позволяет вручную сложить устройство в гармошку.
Затем на собранный каркас высаживают диссоциированные нейроны гиппокампа крысы, чтобы сформировать систему нейронных связей. Нейроны прорастают внутрь каркаса, и 75% аксонов идут вдоль полимерной сетки. В результате полученная сетка используется в качестве каркаса для культивирования десятков тысяч нейронов в обширную трехмерную сеть, которую можно использовать для вычислений.
Новое трехмерное устройство позволяет регистрировать и стимулировать электрическую активность нейронов на гораздо более высоком уровне, чем это было возможно раньше. Устройство позволяет отслеживать эволюцию нейронной системы в течение более шести месяцев, экспериментируя со способами усиления и ослабления связей между ключевыми нейронами. В результате исследователи обучили алгоритм, способный распознавать паттерны электрических импульсов, как временные так и пространственные.
Новая архитектура устройства открывает путь к созданию биологических вычислителей (био-ИИ) и пониманию того, как реальные сети обрабатывают информацию. Подобные трехмерные биологические нейронные сети не только помогают раскрыть вычислительные секреты мозга, но в будущем способствовать пониманию неврологических заболеваний.
Текст: Юлия Баимова