Мозг не почувствовал подвоха. Напечатанный нейрон запустил живые клетки — те приняли его за своего и ответили

Гибкое устройство из наночернил говорит с нервной системой на её языке.

Инженеры из Северо-Западного университета напечатали искусственные нейроны, которые не только имитируют работу нервных клеток, но и напрямую взаимодействуют с живой тканью мозга. В опытах гибкие устройства подавали электрические сигналы, достаточно близкие к естественным, чтобы вызывать ответ у настоящих нейронов в срезах мышиного мозга. Для нейроэлектроники результат важен по простой причине: прежние искусственные аналоги обычно лишь отдаленно напоминали биологические клетки, а здесь исследователи показали рабочий контакт между напечатанным устройством и живой нейронной сетью.

Работа открывает путь к электронике, способной общаться с нервной системой на понятном ей языке. В перспективе речь идет о нейропротезах и интерфейсах мозг-машина , включая импланты для слуха, зрения и восстановления движений. Исследование затрагивает и другую важную тему: как строить вычислительные системы без огромных затрат энергии. Мозг остается самым энергоэффективным вычислительным устройством из известных, поэтому разработчики аппаратного обеспечения давно пытаются воспроизвести хотя бы часть его принципов.

Проект возглавил Марк Херсам, специалист по материалам и вычислительным системам, вдохновленным устройством мозга. Вместе с ним работой руководил Винод Сангван. Авторы исходят из простой проблемы: современному искусственному интеллекту нужно все больше данных для обучения, а рост вычислительной мощности ведет к резкому увеличению энергопотребления. Наращивать прежнюю архитектуру становится все труднее не только из-за затрат, но и из-за охлаждения, энергоснабжения и нагрузки на инфраструктуру.

Обычные компьютеры усложняют быстро и решительно. На жестком двумерном кремниевом чипе размещают миллиарды одинаковых транзисторов. Каждый элемент работает по одной и той же схеме, а после изготовления структура почти не меняется. Мозг устроен иначе. Нервная система состоит из разных типов нейронов, распределенных по областям и выполняющих разные задачи. Связи между клетками постоянно перестраиваются, а сама сеть остается мягкой, трехмерной и изменчивой. Разница между подходами принципиальна: кремниевая электроника опирается на повторение одинаковых блоков, а биологическая система - на разнообразие, пластичность и непрерывную перенастройку связей.

Мы в MAX. Простите. Читайте нас хотя бы там.

Поэтому разработчики все чаще ищут не способ упаковать на кристалл еще больше одинаковых элементов, а новые материалы и новые схемы сборки электроники. Искусственные нейроны уже существуют, но большинство подобных устройств пока далеки от живых клеток. Одни генерируют слишком простые сигналы, другим нужны крупные и прожорливые массивы компонентов, чтобы показать сложное поведение. В итоге инженерам приходится компенсировать слабость отдельного элемента масштабом всей системы, а вместе с ним растут расход энергии и сложность конструкции.

Команда Херсама пошла другим путем и собрала искусственные нейроны из мягких печатных материалов, которые ближе по структуре и поведению к биологическим тканям. Основа устройства состоит из электронных чернил на базе наноразмерных пластинок дисульфида молибдена и графена. Дисульфид молибдена в этой системе работает как полупроводник, графен проводит ток. Оба материала наносят на гибкую полимерную подложку методом аэрозольной струйной печати. Метод позволяет буквально печатать электронные элементы слой за слоем, а не вырезать их из жесткой заготовки.

Самая интересная часть работы связана с тем, что раньше считали дефектом. В подобных чернилах есть стабилизирующий полимер. Прежде многие исследователи старались удалить его после печати, потому что полимер мешает прохождению тока. В новой работе ту же особенность превратили в полезный механизм. Команда не убирала полимер полностью, а разлагала его лишь частично. Когда через устройство пропускали ток, разложение продолжалось уже внутри структуры и шло неравномерно. В результате формировалась тонкая проводящая нить, в которой ток сжимался в узкий локальный канал.

Именно эта локализация и дала нужный эффект. Узкий путь для тока вызывал резкий электрический отклик, по форме напоминающий ответ настоящего нейрона. За счет такого механизма устройство перестало быть генератором примитивных одиночных импульсов. Напечатанный искусственный нейрон смог воспроизводить несколько режимов работы, характерных для живых клеток: одиночные спайки, непрерывную активность и пачки импульсов. Для нейронной связи форма сигнала не менее важна, чем сам факт его появления, потому что разные ритмы и паттерны несут разную информацию.

Разнообразие сигналов дает практический выигрыш и для вычислительной техники. Когда один искусственный нейрон может кодировать больше состояний и работать сложнее, системе требуется меньше компонентов для решения трудной задачи. Чем меньше лишних элементов приходится ставить в цепь, тем ниже расход энергии и тем проще масштабировать устройство. Авторы напрямую связывают подход с попыткой построить более экономичное аппаратное обеспечение для ИИ, которое не будет требовать все новых гигантских дата-центров.

Чтобы проверить, подходит ли новый элемент для реального биологического контакта, группа Херсама объединилась с командой нейробиолога Индиры Раман. В опытах использовали срезы мозжечка мыши. Исследователи подавали на живую ткань электрические сигналы, сгенерированные искусственными нейронами, и смотрели, смогут ли они вызвать ответ у настоящих клеток. Смогли. Импульсы совпали с биологически значимыми параметрами по времени и длительности, а живая нейронная ткань ответила запуском активности в нервных цепях.

Авторы отдельно подчеркивают, что другие лаборатории уже пытались делать искусственные нейроны на органических материалах, но сигналы получались слишком медленными. В других случаях использовали оксиды металлов, и там импульсы, наоборот, оказывались слишком быстрыми. Команде из Northwestern удалось попасть во временной диапазон, который для подобных устройств до сих пор не показывали. Важен не только темп сигнала, но и его форма: живая клетка реагирует не на абстрактный электрический толчок, а на вполне конкретный профиль импульса. В новых опытах искусственный нейрон оказался достаточно близок к природному образцу сразу по нескольким параметрам, поэтому контакт с живой тканью получился не формальным, а рабочим.

У подхода есть и более приземленные преимущества. Производство подобных устройств обходится дешевле, чем сложные традиционные методы микроэлектроники. Печать идет по аддитивной схеме: материал наносят только туда, где он нужен. Процесс сокращает отходы и упрощает изготовление. На фоне разговоров о том, сколько энергии и воды уже потребляют современные центры обработки данных, аргумент выглядит не второстепенным бонусом, а частью общей логики проекта.

Авторы прямо связывают работу с кризисом энергопотребления в ИИ-индустрии. Крупные технологические компании строят дата-центры гигаваттного класса и подводят к ним отдельные источники энергии. При таком масштабе растет не только расход электричества, но и тепловая нагрузка. Охлаждение требует воды, а значит, вычислительная инфраструктура сильнее давит и на энергосистему, и на водоснабжение. Исследователи считают, что бесконечно наращивать мощность по старой схеме уже не получится. Поэтому поиск более экономичного аппаратного уровня постепенно становится не академической темой, а насущной инженерной задачей.

В этом контексте напечатанные искусственные нейроны интересны сразу в двух ролях. С одной стороны, разработка приближает появление устройств, способных напрямую работать с нервной системой человека. С другой, предлагает модель электроники, которая не пытается еще одним способом уплотнить транзисторы, а берет подсказки у самой биологии. Следующий шаг уже понятен: исследователям предстоит проверить, как такие элементы поведут себя в более сложных нейронных системах и удастся ли превратить лабораторный результат в устойчивую платформу для нейропротезов и энергоэффективных вычислений.