Биогибридные нейроморфные системы объединяют живые нейроны с электронными схемами, создавая уникальный симбиоз биологического и искусственного интеллекта.
В отличие от чисто электронных нейроморфных чипов, эти системы используют культуры настоящих нейронов крыс или человека, выращенные на микроэлектродных массивах. ⠀ Прорыв произошел в 2022 году, когда международная команда ученых создала систему, где нейроны крысы самостоятельно научились играть в компьютерную игру Pong. В отличие от ИИ с запрограммированными алгоритмами, биологические нейроны демонстрируют спонтанную самоорганизацию, адаптивность и эмерджентное поведение — появление новых свойств, не заложенных изначально. ⠀ Биогибридные системы обещают революцию в вычислениях: потребляя в 100 000 раз меньше энергии, чем традиционные компьютеры, они способны к эффективному самообучению без заранее заданных правил. На основе этой технологии ученые Стэнфордского университета и Медицинского колледжа имени Альберта Эйнштейна разрабатывают медицинские имплантаты для восстановления нейронных связей при болезни Альцгеймера. Параллельно команда из ETH Zürich создает нейробиологические интерфейсы для протезов с биологической обратной связью, которые мозг воспринимает почти как естественные конечности.
THE SPACEWAY
Биогибридные нейроморфные системы объединяют живые нейроны с электронными схемами, создавая уникальный симбиоз биологического и искусственного интеллекта.
В отличие от чисто электронных нейроморфных чипов, эти системы используют культуры настоящих нейронов крыс или человека, выращенные на микроэлектродных массивах.
⠀
Прорыв произошел в 2022 году, когда международная команда ученых создала систему, где нейроны крысы самостоятельно научились играть в компьютерную игру Pong. В отличие от ИИ с запрограммированными алгоритмами, биологические нейроны демонстрируют спонтанную самоорганизацию, адаптивность и эмерджентное поведение — появление новых свойств, не заложенных изначально.
⠀
Биогибридные системы обещают революцию в вычислениях: потребляя в 100 000 раз меньше энергии, чем традиционные компьютеры, они способны к эффективному самообучению без заранее заданных правил. На основе этой технологии ученые Стэнфордского университета и Медицинского колледжа имени Альберта Эйнштейна разрабатывают медицинские имплантаты для восстановления нейронных связей при болезни Альцгеймера. Параллельно команда из ETH Zürich создает нейробиологические интерфейсы для протезов с биологической обратной связью, которые мозг воспринимает почти как естественные конечности.