Японские учёные научили живые нейроны крыс генерировать сигналы как вычислительную систему. Команда из Университета Тохоку и Университета будущего Хакодате создала замкнутую систему подключив культивированные нейроны крыс к массиву из 26 400 электродов и обучали в реальном времени.
Сигналы нейронов считывались, преобразовывались в выход, а затем подавались обратно как электрическая стимуляция. Параметры подгонялись алгоритмом FORCE, чтобы сеть воспроизводила заданные формы сигналов.
Успех эксперимента обеспечила физическая модуляция нейронной сети. Без внешних ограничений нейроны образуют слишком плотные связи и работают синхронно, что делает обучение невозможным. Чтобы снизить корреляцию и повысить сложность динамики, авторы использовали пленки из полидиметилсилоксана (PDMS), организовав клетки в микролунки, соединенные каналами. Решетчатая структура соединений оказалась наиболее эффективной, позволив системе успешно аппроксимировать синусоидальные, треугольные и квадратные волны.
Хотя система испытывала трудности в полностью автономном режиме и имела задержку обратной связи около 333 миллисекунд, результаты подтверждают потенциал биологических сетей как «новых вычислительных ресурсов». Эта работа открывает путь к созданию более совершенных интерфейсов «мозг-машина» и нейропротезов, где живая ткань выступает в роли гибкого и переобучаемого вычислительного ядра.
