Темы

среда, 19 ноября 2025 г.

Одиночный искусственный нейрон имитирует области мозга со 100% точностью

Электронный чип, используемый для создания искусственного транснейрона
Университет Лафборо.

Исследователи разработали искусственный нейрон, способный имитировать работу нескольких областей мозга с точностью до 100%, что может стать прорывом в создании роботов, которые чувствуют и реагируют, как живые организмы.

Это устройство, названное «транснейрон», может переключаться между функциями, которые обычно выполняют различные клетки мозга, отвечающие за зрение, планирование и движение — гибкость, ранее считавшаяся уникальной для биологических систем. Исследование, проведённое Лафборо университетом в сотрудничестве с Институтом Солка и Университетом Южной Калифорнии, было опубликовано в журнале Nature Communications.

Соответствие реальной мозговой активности

Международная команда протестировала свое устройство, подавая электрические сигналы на трансэнейрон и сравнивая его выходные данные с данными, записанными с нейронов макаки. Регулируя электрические настройки, один трансэнейрон воспроизвел пульсовые паттерны из трех различных областей мозга с точностью от 70 до 100%.

«Мы показали, что один искусственный нейрон можно настроить так, чтобы он воспроизводил поведение зрительных, моторных и премоторных нейронов», — сказал профессор Сергей Савельев, теоретический физик из Университета Лафборо и соответствующий автор исследования. «Это открывает дверь к разработке электронных чипсетoв, способных выполнять сложные функции, похожие на работу мозга — от интерпретации зрительной информации до управления движением и действиями — всё это в небольших устройствах, использующих всего несколько искусственных нейронов».

Устройство не просто копирует поведение нейронов — оно вычисляет так же, как биологические клетки. Когда исследователи изменяли входящие электрические сигналы, трансэнейрон соответствующим образом регулирул скорость своих импульсов. При подаче двух сигналов одновременно он реагировал по-разному в зависимости от их временных характеристик, что обычно требует совместной работы нескольких искусственных нейронов.

Серебряные атомы обеспечивают гибкость

Адаптивность транснейрона обусловлена мемристором — наноразмерным компонентом, который физически изменяется при прохождении через него электричества. Атомы серебра внутри устройства перемещаются, формируя и разрушая микроскопические мостики, что вызывает электрические импульсы. Изменения температуры, напряжения и сопротивления модифицируют поведение импульсов, позволяя устройству имитировать различные нейроны без программного управления.

«Регулируя параметры электрических цепей наших устройств, например, изменяя напряжение, мы можем заставить один и тот же элемент работать как разные нейроны мозга», — объяснил профессор Александр Баланов из Лафборо Университета. «Мы также знаем, что наши искусственные нейроны хорошо реагируют на изменения окружающей среды, такие как давление и температура, что может быть использовано для создания искусственных сенсорных систем».

Путь к роботизированным нервным системам

Исследователи говорят, что следующей задачей является создание «коры головного мозга на чипе» путем интеграции множества транснейронов в взаимосвязанные сети. По словам профессора Джошуа Янга, эксперта по электротехнике и компьютерной инженерии из USC, такие системы могут позволить роботам обучаться более эффективно, используя меньше энергии, времени и данных, при этом поддерживая непрерывное обучение на протяжении всей жизни.

Доктор Павел Борисов из Университета Лафборо предположил, что эти устройства в конечном итоге смогут взаимодействовать с нервной системой человека или помочь ученым исследовать сознание.

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12332047/

https://www.nature.com/articles/s41467-025-62151-9

Комментариев нет:

Отправить комментарий

Избранные

Квантовый компьютер на захваченных ионах моделирует физику частиц с помощью кубитов и фононов

Учёные из Университета Мэриленда впервые использовали колебательные фононные моды захваченных ионов как нативный бозонный регист...

Часто просматриваемве