24 подписчика
🧠Томография энграмм памяти в самоорганизующихся нанопроволочных коннектомах
📝 Исследователи продемонстрировали принципиальную возможность создания искусственных наносетей, эмулирующих работу биологических нейронных сетей мозга.
🔬 Они использовали самоорганизующиеся сети из серебряных нанопроводов на кварцевой подложке, полученные методом нанесения суспензии. Сети обладают свойствами мемристоров – элементов с памятью, что связано с образованием проводящих мостиков в местах контакта нанопроводов при приложении напряжения.
⚙️ Подобные сети проявляют синаптическую пластичность как на уровне отдельных синапсов (регулируемое переключение проводимости между нанопроводами), так и на уровне топологии сети в целом. Это позволяет им эмулировать кратковременную и долговременную память, аналогично биологическим нейронным сетям мозга.
💡 Для исследования пространственно-временной динамики проводимости сети ученые разработали метод электрической томографии сопротивления (ЭТС). Он позволяет по данным многоточечных измерений картировать распределение проводимости по сети в динамике.
🔍 С помощью ЭТС удалось визуализировать формирование следов памяти (энграмм) в виде областей повышенной проводимости при электрической стимуляции сети. Также наблюдалось постепенное стирание энграмм со временем, эмулируя забывание.
🤯 Было обнаружено, что топология сети существенно влияет на локализацию и долговременность формируемых энграмм. С помощью подбора топологии сети и режимов её стимуляции можно добиться как кратковременного, так и долговременного запоминания информации.
👍 Таким образом, подобные наносети могут послужить платформой для разработки новых нейроморфных систем ИИ, способных к обучению на основе опыта. Кроме того, они могут помочь нейробиологам лучше понять фундаментальные механизмы работы памяти в мозге. Исследование открывает путь к созданию новых архитектур нейровычислений, использующих распределенную обработку пространственно-временной информации.
1 минута
9 октября 2023