Một nhóm kỹ sư từ Đại học Northwestern ở Hoa Kỳ gần đây đã tạo ra một bước đột phá lớn và phát triển các tế bào thần kinh nhân tạo được in có thể tương tác trực tiếp với các tế bào não thật. Những thiết bị này không chỉ mềm, linh hoạt và rẻ tiền mà còn có thể tạo ra các tín hiệu điện rất giống với các tế bào thần kinh sống. Trong các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm sử dụng các lát mô não chuột, các tế bào thần kinh nhân tạo đã kích thích thành công các tế bào thần kinh thực và tạo ra các phản ứng có thể đo lường được. Thành tựu này thể hiện mức độ tương thích chưa từng có giữa các hệ thống điện tử và mạng lưới thần kinh sinh học.

Nghiên cứu này mở ra những con đường quan trọng cho các thiết bị điện tử có khả năng giao tiếp với hệ thần kinh. Công nghệ này dự kiến ​​sẽ hỗ trợ phát triển giao diện não-máy tính và các thiết bị thần kinh giả, bao gồm các thiết bị cấy ghép được thiết kế để phục hồi thính giác, thị giác hoặc chuyển động. Đồng thời, những phát hiện này cũng chỉ ra một tương lai của điện toán hiệu quả hơn. Bằng cách tái tạo cách tế bào thần kinh gửi tín hiệu—một tính năng cốt lõi của bộ não với tư cách là hệ thống máy tính tiết kiệm năng lượng nhất được biết đến—phần cứng thế hệ tiếp theo sẽ có thể xử lý các tác vụ phức tạp sử dụng ít năng lượng hơn nhiều so với các hệ thống hiện tại.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Công nghệ nano tự nhiên vào ngày 15 tháng 4. Trưởng nhóm nghiên cứu Mark Hersam, Giáo sư Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu Walter Murphy tại Đại học Northwestern cho biết: "Thế giới chúng ta đang sống ngày nay bị thống trị bởi trí tuệ nhân tạo". "Để AI trở nên thông minh hơn, nó cần được đào tạo với ngày càng nhiều dữ liệu. Việc đào tạo sử dụng nhiều dữ liệu này dẫn đến các vấn đề tiêu thụ năng lượng rất lớn. Do đó, chúng ta phải bắt đầu Phát triển phần cứng hiệu quả hơn để xử lý dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo. Vì bộ não có hiệu suất năng lượng cao hơn gấp 5 lần so với máy tính kỹ thuật số, nên việc tìm kiếm nguồn cảm hứng cho điện toán thế hệ tiếp theo là rất hợp lý." thành phần. Những con chip hiện đại chứa hàng tỷ bóng bán dẫn được sắp xếp trên một miếng silicon phẳng, cứng, với mỗi phần tử thực hiện cùng một chức năng. Sau khi được sản xuất, các hệ thống này không thể thay đổi. Bộ não hoạt động hoàn toàn khác. Nó bao gồm nhiều loại tế bào thần kinh, mỗi loại có vai trò chuyên biệt, được tổ chức theo mạng ba chiều mềm. Các mạng này liên tục thích ứng, hình thành các kết nối mới và định hình lại các kết nối hiện có khi quá trình học tập diễn ra. Hessam giải thích: "Silicon đạt được sự phức tạp bằng cách có hàng tỷ thiết bị giống hệt nhau. Mọi thứ đều giống hệt nhau, cứng nhắc và cố định một khi được tạo ra. Bộ não thì ngược lại. Nó không đồng nhất, năng động và ba chiều. Để đi theo hướng đó, chúng ta cần vật liệu mới và cách thức mới để chế tạo thiết bị điện tử".

Mặc dù tế bào thần kinh nhân tạo đã được tạo ra trước đây nhưng hầu hết các tín hiệu đều tạo ra quá đơn giản. Để tạo ra các hành vi phức tạp hơn, các kỹ sư thường dựa vào các mạng lớn, điều này làm tăng mức tiêu thụ năng lượng. Để phù hợp hơn với hành vi của các tế bào thần kinh thực, các nhà nghiên cứu đã thiết kế thiết bị của họ bằng vật liệu mềm, có thể in được. Họ đã tạo ra loại mực điện tử chuyên dụng từ các tấm molypden disulfide, một vật liệu có chức năng như chất bán dẫn trong khi graphene đóng vai trò là chất dẫn điện. Những loại mực này được lắng đọng trên bề mặt polyme dẻo bằng phương pháp gọi là in phun khí dung.

Trước đây, thành phần polymer trong các loại mực này được coi là nhược điểm vì nó cản trở dòng điện nên thường bị loại bỏ sau khi in. Trong trường hợp này, nhóm nghiên cứu đã tận dụng lợi thế của nó. Các nhà nghiên cứu cho biết: “Thay vì loại bỏ hoàn toàn polyme, chúng tôi phá vỡ nó một phần”. "Sau đó, khi cho dòng điện chạy qua thiết bị, chúng tôi tiếp tục thúc đẩy sự phân hủy polyme. Sự phân hủy này xảy ra theo cách không đồng nhất về mặt không gian, dẫn đến sự hình thành các sợi dẫn điện để tất cả dòng điện bị giới hạn trong một khu vực hẹp trong không gian." Đường dẫn hẹp này tạo ra phản ứng điện đột ngột tương tự như hoạt động của tế bào thần kinh. Kết quả là, các nơ-ron nhân tạo có thể tạo ra nhiều loại tín hiệu khác nhau, bao gồm các xung đơn lẻ, các kiểu bắn ổn định và các kiểu bật, mô phỏng gần giống hoạt động thần kinh thực. Bởi vì mỗi thiết bị có thể xử lý tín hiệu phức tạp hơn nên về tổng thể cần ít thành phần hơn, điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các hệ thống máy tính trong tương lai.

Để xác định xem liệu các tế bào thần kinh nhân tạo này có thể tương tác với các hệ thống sinh học thực hay không, nhóm nghiên cứu đã hợp tác với Indira Raman, giáo sư sinh học thần kinh tại Đại học Weinberg. Nhóm của cô đã áp dụng các tín hiệu nhân tạo vào các lát tiểu não của chuột. Kết quả cho thấy những xung điện này phù hợp với các đặc điểm chính của hoạt động thần kinh tự nhiên, bao gồm cả thời gian và thời lượng. Những tín hiệu này kích hoạt các tế bào thần kinh thực một cách đáng tin cậy và kích hoạt các mạch thần kinh theo cách tương tự như các tín hiệu não tự nhiên. Hessam cho biết: “Các phòng thí nghiệm khác đã cố gắng tạo ra tế bào thần kinh nhân tạo từ vật liệu hữu cơ, nhưng chúng hoạt động quá chậm”. "Hoặc họ sử dụng các oxit kim loại, có khả năng bắn ra quá nhanh. Chúng ta đang ở trong một khung thời gian chưa từng được chứng minh ở các tế bào thần kinh nhân tạo trước đây. Bạn có thể thấy các tế bào thần kinh sống hoạt động như thế nào." Tế bào thần kinh nhân tạo của chúng tôi đã phản hồi. Do đó, chúng tôi đã chỉ ra rằng các tín hiệu không chỉ có thang thời gian chính xác mà còn có hình dạng nhọn chính xác, có thể tương tác trực tiếp với các tế bào thần kinh sống. "

Cách tiếp cận mới này cũng mang lại những lợi ích thực tế và môi trường. Quy trình sản xuất đơn giản và tiết kiệm chi phí, đồng thời phương pháp in bồi đắp sử dụng vật liệu một cách hiệu quả và giảm lãng phí bằng cách chỉ đặt chúng ở những nơi cần thiết. Khi hệ thống trí tuệ nhân tạo tiếp tục mở rộng, việc nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng là đặc biệt quan trọng. Các trung tâm dữ liệu lớn đã tiêu thụ một lượng lớn điện và cần một lượng lớn nước để làm mát. "Để đáp ứng nhu cầu năng lượng của AI, các công ty công nghệ đang xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô gigawatt chạy bằng năng lượng hạt nhân chuyên dụng. Hessam lưu ý: "Rõ ràng là mức tiêu thụ điện năng khổng lồ này sẽ hạn chế việc mở rộng hơn nữa hoạt động điện toán, bởi vì thật khó để tưởng tượng thế hệ trung tâm dữ liệu tiếp theo sẽ cần tới 100 nhà máy điện hạt nhân". Một vấn đề khác là khi bạn tiêu tán hàng nghìn nhà máy điện hạt nhân, ở mức megawatt điện, đó sẽ là rất nhiều nhiệt. Vì các trung tâm dữ liệu được làm mát bằng nước nên AI đang gây áp lực nghiêm trọng lên nguồn cung cấp nước. Dù bạn nhìn nó như thế nào, chúng ta cần phát triển phần cứng tiết kiệm năng lượng hơn cho AI. "

Nghiên cứu này được Quỹ Khoa học Quốc gia hỗ trợ.