Традиционные кремниевые чипы состоят из миллиардов одинаковых жестких транзисторов. Повышение производительности достигается за счет увеличения их количества, а это требует все больше энергии. Мозг работает по принципиально иной модели, основанной на разнообразных нейронах в гибких трехмерных сетях, которые постоянно адаптируются.
Команда ученых из Северо-Западного университета использовала вместо жестких компонентов пригодные к печати материалы, сообщает IE. Создав чернила из дисульфида молибдена и графена, они нанесли их с помощью аэрозольной струйной печати на гибкие подложки. Вместо полного удаления стабилизирующих полимеров исследователи научились контролировать их разложение во время работы: при пропускании тока полимер разрушается, создавая узкие проводящие каналы, которые генерируют резкие, похожие на электрические спайки нейронов.
Устройства могут генерировать различные типы сигналов — от одиночных всплесков до непрерывных разрядов — что позволяет каждому искусственному нейрону нести больше информации и сокращает количество компонентов для сложных вычислений. Для проверки взаимодействия с реальными биологическими системами исследователи применили сигналы от искусственных нейронов к срезам мозжечка мыши. Сигналы соответствовали ключевым особенностям естественной нейронной активности и вызвали ответ в живых клетках.
Как отметили исследователи, другие лаборатории тоже пытались создавать искусственные нейроны из органических материалов, но их спайки были либо слишком медленными, либо слишком быстрыми.
«Можно видеть, как живые нейроны реагируют на наш искусственный нейрон. Таким образом, мы продемонстрировали сигналы, которые имеют не только правильный временной масштаб, но и правильную форму импульса для прямого взаимодействия с живыми нейронами».
Результаты исследования приближают к решению проблемы высокого энергопотребления в ИИ. Обучение больших моделей ИИ требует огромных энергозатрат, и более эффективное аппаратное обеспечение, моделирующее работу мозга, становится критически важным.
Австралийская компания Cortical Labs научила недавно биологический компьютер CL1, состояший примерно из 200 000 живых человеческих нейронов, играть в Doom.

