BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%
Технологии
ИИ
Korp&Co visual
Инженеры из Принстона вырастили нейросети внутри гибкой электроники
#26605 · 07.05.2026
Технологии

Инженеры из Принстона вырастили нейросети внутри гибкой электроники

Исследователи из Принстонского университета представили платформу 3D-MIND, объединяющую живые нейроны с трехмерной электронной сеткой. В отличие от кремниевых чипов, эта система использует биологические ткани для вычислений, что позволяет радикально снизить энергопотребление и получить доступ к сложным процессам внутри мозга, недоступным для традиционных плоских датчиков.

Исследователи из Принстонского университета представили платформу 3D-MIND, объединяющую живые нейроны с трехмерной электронной сеткой. В отличие от кремниевых чипов, эта система использует биологические ткани для вычислений, что позволяет радикально снизить энергопотребление и получить доступ к сложным процессам внутри мозга, недоступным для традиционных плоских датчиков.

Команда под руководством Тянь-Мина Фу и Джеймса Штурма разработала гибкую структуру, которая физически срастается с нервными клетками. В процессе роста нейроны оплетают миниатюрные сенсоры, прорастая сквозь них. Такая архитектура обеспечивает бесшовную интеграцию биологии и электроники, позволяя устройству находиться внутри живой сети до полугода без повреждения тканей. Встроенные датчики способны не только считывать электрическую активность, но и точечно стимулировать нейроны.

Переход к трехмерным структурам открывает новые возможности как для биокомпьютинга, так и для медицины. Биологические сети в объеме обладают более развитыми связями, что делает обучение нейронов эффективнее, чем в классических 2D-культурах. Ученые планируют масштабировать систему, внедряя методы оптической визуализации для детального мониторинга активности. В будущем такие гибридные устройства помогут в тестировании лекарств и моделировании неврологических заболеваний на физиологически точных моделях.

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Пока нет комментариев. Будьте первым!