据外媒报道，普林斯顿大学（Princeton University）的研究人员开发出一种三维装置，将活体脑细胞与先进电子元件融合，以执行计算任务。

在这项新研究中，研究人员运用先进的制造技术，构建了一个由微观金属丝和电极组成的三维网状结构。

据研究作者称，该三维生物神经网络具有双重用途。除了揭开大脑计算的奥秘之外，它还为理解和开发神经系统疾病的治疗方法提供了强大的新工具。

图片来源：普林斯顿大学

稳定运行六个月的三维网状结构

该三维网状结构结构由一层超薄柔性环氧树脂涂层支撑，模拟了真实脑组织的柔软细腻的质地。

研究人员以该网状结构为支架，直接在上面培育出数万个神经元，并使电子元件能够从内部与生物网络进行交互。

值得注意的是，该系统稳定运行了六个多月。这种“由内而外”的架构使得电子元件能够记录和刺激细胞，从而将庞大的三维活体神经元集群转化为具有计算能力的可编程系统。

该系统经过长期演进，最终训练出一种算法，该算法能够准确地解释和识别系统内复杂的电脉冲模式。

该系统展现了强大的计算能力，成功区分了不同的空间源（即信号起源的位置）和时间电信号模式（电脉冲的时序）。这些测试证实，这种混合设备能够像人脑一样处理输入数据的位置和时间信息。

研究人员表示：“该系统在两项测试中均正确区分了不同的模式。我们希望扩展该系统，使其能够执行越来越复杂的任务。”

尽管该项目最初是为神经科学研究而设计的，但它在解决现代人工智能（AI）领域的能源危机方面也具有应用前景。

数据中心消耗大量电力来运行数字智能所需的数学运算。研究人员希望解决这一巨大的能源消耗问题，因为这个问题正在拖慢AI技术的发展。

人脑是已知宇宙中最高效的“计算机”。它能够进行复杂的推理和模式识别，而其运行所需的能量却比数字计算机低一百万倍。普林斯顿大学的研究团队致力于利用真正的生物细胞，寻找实现超低功耗计算的捷径。

推进湿件计算

普林斯顿大学的这项研究属于一个快速发展的领域——“湿件计算（Wetware Computing）”。虽然其他科学家也尝试过类似的方法，但这种新型三维设计是该领域的最新成果。

目前，大多数利用脑细胞进行计算的尝试都是在扁平的培养皿中进行的，这些培养皿是二维的，脆弱易损，而且需要远距离监控。2022年，一家名为Cortical Labs的初创公司开发了“DishBrain”——一个扁平的、包含80万个神经元的层状结构——它仅用了5分钟就学会了玩街机游戏Pong。尽管DishBrain令人印象深刻，但它受限于其二维几何结构。

与以往不同的是，普林斯顿大学的新型装置中的细胞不再仅仅位于表面，而是能够穿过网状结构生长并与之交织在一起。由于传感器就位于细胞簇内部，研究人员可以比以往任何时候都更清晰地检测到神经元信号。

相关研究于4月23日发表于期刊《Nature Electronics》。