Американские инженеры из Массачусетского университета (UMass) в Амхерсте создали искусственный нейрон, во всем похожий на настоящий.
Этот искусственный нейрон не просто имитирует поведение настоящих, но и соответствует им по размерам, энергопотреблению, силе сигналов и времени реакции на химические возбудители. Нейроны — это удивительные биологические устройства, обеспечивающие такие сложные процессы, как мышление, эмоции и движение, посредством специализированной коммуникации большими сетями с использованием электрических и химических сигналов.
«Наш мозг обрабатывает огромный объем данных. Но его энергопотребление очень и очень низкое, особенно по сравнению с количеством электроэнергии, необходимой для работы большой языковой модели, как ChatGPT», — отмечает ведущий автор исследования Шуай Фу.
Искусственный нейрон был создан на основе мемристора — запоминающего резистора, созданного с использованием белковых нанопроводов, полученных из микроба Geobacter sulfurreducens. Эта бактерия образует проводящие наноразмерные провода, которые после интеграции в мемристор значительно снижают напряжение, необходимое для переключения. Это позволяет мемристору работать при напряжении около 60 мВ и при малом токе, около 1,7 нА, что близко к реальным нейронам.
«Предыдущие версии искусственных нейронов потребляли в 10 раз больше напряжения и в 100 раз больше энергии, чем созданная нами. Наш регистрирует всего 0,1 В, что примерно равно напряжению нейронов в нашем организме», — подчеркивает автор-корреспондент исследования Цзюнь Яо.
Исследователи интегрировали мемристор в простую резистивно-конденсаторную цепь для воспроизведения различных фаз электрической активности нейрона. Таким образом мемристор проходил этапы интеграции заряда: медленного нарастания перед активацией нейрона, быстрой деполяризации, внезапного импульса при активации нейрона и реполяризации — возвращения в состояние покоя и подготовки к следующему импульсу.
Конструкция также позволяла системе включать рефрактерный период — короткую паузу после активации, как у настоящего нейрона. После этого исследователи добавили химические датчики, способные обнаруживать ионы, в частности, натрий, и нейротрансмиттеры, такие как дофамин. Датчики в ответ изменяли электрические свойства цепи, имитируя то, как реальные нейроны корректируют собственное поведение, в зависимости от химических сигналов из окружающей среды — процесс, известный как нейромодуляция.
После этого искусственный нейрон подключили к реальным клеткам человеческого сердца — сокращающимся кардиомиоцитам. Исследователи также продемонстрировали, как искусственный нейрон распознает биологические сигналы в режиме реального времени, например, обнаруживая изменения активности кардиомиоцитов в ответ на норадреналин.
«Сейчас у нас есть всевозможные носимые электронные сенсорные системы, но они сравнительно громоздкие и неэффективные. Каждый раз, когда они улавливают сигнал от нашего тела, им приходится электрически усиливать его, чтобы компьютер мог его проанализировать. Этот промежуточный этап усиления увеличивает как энергопотребление, так и сложность схемы, но датчики, созданные на основе наших низковольтных нейронов, могут это делать вообще без усиления», — объясняет Цзюнь Яо.
Сейчас прототип находится на ранней стадии разработки, а эксперименты проводились в контролируемых лабораторных условиях. Система пока не готова к работе в реальных условиях живого организма. Однако разработка может стать основной для технологий будущих устройств, которые будут сочетать электронику и биологию.
Эти нейроны однажды смогут помочь восстановить или заменить поврежденные нейронные цепи мозга, улучшить нейрокомпьютерные интерфейсы или служить датчиками, которые отслеживают состояние клеток и реакцию на лекарства в режиме реального времени. Поскольку они потребляют очень мало энергии и работают на уровне биологических сигналов, такие искусственные нейроны могут привести к созданию гораздо более эффективного вычислительного оборудования, соответствующего принципам работы мозга.
Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications
Источник: New Atlas