8 Minute
Inginerii construiesc un neuron artificial care vorbește limba electrică a creierului
Cercetătorii de la University of Massachusetts Amherst au creat un neuron artificial realizat din nanofire proteice care funcționează la tensiuni comparabile cu cele ale neuronilor biologici. Construit din filament proteic sintetizat de bacteriile producătoare de electricitate Geobacter sulfurreducens, dispozitivul înregistrează semnale la aproximativ 0,1 volți — în același interval ca și cel al celulelor nervoase umane. Această operare la tensiuni scăzute deschide posibilitatea calculului neuromorfic eficient energetic și a interfețelor electronice directe cu țesut viu.
Context științific și detalii tehnice
Neuronii biologici transmit informații prin schimbări mici ale tensiunii de-a lungul membranei lor; potențialele de repaus și potențialele de acțiune se stabilesc de obicei în zeci de milivolți, iar pulsurile electrice codifică semnale complexe. Creierul uman îndeplinește majoritatea sarcinilor cognitive folosind aproximativ 20 de wați de putere, un consum extraordinar de redus în comparație cu unele sisteme moderne de inteligență artificială care pot necesita ordine de mărime mai multă energie. Aceste diferențe au motivat ani de cercetare în direcția creării unor neuroni artificiali care imită funcțiile biologice, pentru a obține calculatoare mult mai eficiente din punct de vedere energetic și mai compatibile cu sistemele vii.
Implementările anterioare ale neuronilor artificiali necesitau, în general, tensiuni mai mari și, implicit, un consum energetic semnificativ mai ridicat. Conform lui Jun Yao, profesor asociat de inginerie electrică și calculatoare la UMass Amherst și autor principal al studiului publicat, proiectele precedente utilizau aproximativ de zece ori tensiune mai mare și până la 100 de ori mai multă putere decât noul neuron realizat din nanofire proteice. Lucrul la valori apropiate de 0,1 V face aceste dispozitive compatibile cu țesutul neural viu și reduce complexitatea circuitelor prin eliminarea treptelor mari de amplificare, ceea ce simplifică arhitectura sistemelor hibride bio-electronice.
Materialul de bază este un nanofir proteic derivat din Geobacter sulfurreducens, o bacterie cunoscută pentru producerea filamentelor proteice conductive, adesea denumite "pilusuri" sau nanofire. Echipa de la UMass a folosit anterior aceste nanofire biologice în senzori cu consum redus de energie, biofilme care generează energie din transpirație pentru electronice purtabile și dispozitive care colectează energie din aer. În lucrarea curentă, nanofirele proteice constituie elementul activ al unui neuron sintetic capabil să recepționeze și să emită semnale de tensiune în gama biologică, permițând interacțiuni mai directe și mai eficiente cu nervii vii.
Descoperiri cheie și implicații
Autorul principal Shuai Fu, doctorand în inginerie electrică și calculatoare, a subliniat câștigurile de eficiență: "Creierul nostru procesează o cantitate enormă de date, dar consumul său de energie este foarte, foarte scăzut", a declarat el, punând în contrast procesarea biologică cu costurile energetice ridicate ale modelelor lingvistice mari. Noul neuron artificial arată că electronica pe bază de proteine poate atinge amplitudini de tensiune comparabile cu cele ale neuronilor vii, un pas crucial către sisteme hibrid bio-electronice care pot comunica direct cu rețele neuronale naturale.
Implicațiile practice sunt numeroase. Pe termen scurt, se pot concepe senzori purtabili de generație următoare și dispozitive implantabile care comunică direct cu sistemul nervos fără amplificatoare voluminoase. Multe senzori purtabili actuali detectează semnale biologice foarte slabe (de ex., semnale EEG/EMG, variații de potențial de la nivelul pielii) care sunt insuficiente pentru electronica standard, necesitând trepte de amplificare care cresc consumul de energie și complexitatea dispozitivului. Dispozitivele construite cu neuroni artificiali la tensiuni scăzute ar putea elimina aceste etape de amplificare, simplificând proiectarea, reducând greutatea și mărind autonomia bateriilor.
Mai mult, compatibilitatea la 0,1 V facilitează dezvoltarea interfețelor neurale bidirecționale: pe lângă citirea activității neuronale, acești neuroni artificiali ar putea genera semnale suficient de apropiate de cele biologice pentru a stimula țesutul neural într-un mod naturalist. Aceasta deschide căi către proteze neurale mai eficiente, sisteme de stimulare adaptivă pentru tratarea afecțiunilor neurologice și platforme pentru cercetarea circuitele neuronale în condiții mai apropiate de fiziologia naturală.
Tehnologii conexe și perspective viitoare
Dezvoltarea intersectează mai multe domenii active: calcul neuromorfic (hardware care imită arhitecturile neuronale), bioelectronică (dispozitive care interacționează cu sistemele biologice) și biologie sintetică (proiectarea organismelor sau a biomoleculelor pentru funcții noi). Integrarea nanofirelor proteice în circuite ar putea genera arhitecturi de calcul inspirate din biologie care sunt mult mai eficiente pentru anumite sarcini, precum prelucrarea senzorială, recunoașterea tiparelor sau filtrarea semnalelor în medii zgomotoase.
Există totuși provocări tehnice semnificative care trebuie rezolvate înainte ca aceste neuroni artificiali să treacă de la demonstrații de laborator la aplicații comerciale sau clinice. Stabilitatea pe termen lung a componentelor proteice în medii variate, biocompatibilitatea la implantare, degradarea proteolitică, controlul răspunsului imunitar și metode de sterilizare adecvate sunt aspecte critice. În plus, producția la scară a nanofirelor proteice necesită proceduri reproducibile și eficiente din punct de vedere economic — fie prin fermentație și purificare, fie prin sinteză bioinginerizată — precum și tehnici de integrare cu procesele electronice existente (de ex., depunere, imprimare, montaj pe substraturi flexibile).
O altă provocare este rețelea la scară largă: cum să interconectezi un număr mare de neuroni artificiali astfel încât să obții comportamente colective stabile și utile? Rețeaua trebuie să suporte comunicare fiabilă, sincronizare și adaptare plastică, elemente care în creierul biologic apar din proprietăți intrinseci ale neuronilor și sinapselor. Inginerii pot recurge la strategii inspirate din biologie, cum ar fi plasticitatea dependentă de timp și schimbări locale ale conductivității, sau la abordări hibride care combină componente proteice cu cunoștințele electronice ale circuitelor CMOS pentru a obține control fin și scalabilitate.
Direcții viitoare și aplicații posibile
Aplicațiile pe termen apropiat includ senzori biologici cu consum redus, proteze neuronale mai eficiente energetic și dispozitive purtabile adaptive care preprocesează semnalele local, reducând astfel nevoia de transmitere continuă a datelor către servere externe. De exemplu, un senzor purtabil echipat cu neuroni artificiali ar putea detecta și clasifica semnale EMG pentru controlul unei proteze în timp real, fără a consuma multă energie pentru amplificare sau pentru comunicații radio frecventă.
Pe termen mai lung, rețele de neuroni proteici ar putea constitui baza pentru procesoare neuromorfice capabile să execute calcule paralele complexe cu un amprenta energetică mult mai mică decât arhitecturile bazate pe siliciu convențional. Aceste procesoare neuromorfe ar fi deosebit de eficiente în sarcini precum prelucrarea senzorilor, recunoașterea modelelor în fluxuri continue de date și control adaptiv în sisteme robotice autonome. De asemenea, ele ar putea facilita dezvoltarea unor interfețe creier-calculator mai subtile, unde hardware-ul și țesutul neural comunică la nivele de tensiune și temporalitate comparabile, reducând distorsiunile și întârzierile impuse de amplificare și conversie intensă de semnal.
În aplicațiile clinice, posibilitățile includ implanturi pentru restaurarea funcțiilor senzoriale sau motorii, sisteme de neuromodulare care ajustează fin semnalele pentru tratamentul unor afecțiuni precum epilepsia sau depresia rezistentă la tratament și dispozitive de monitorizare pe termen lung care se integrează mai bine cu țesutul pacientului. Oricare dintre aceste utilizări va necesita validări riguroase privind siguranța, eficacitatea și durabilitatea, precum și aprobări reglementare adecvate.
Concluzie
Echipa de la UMass Amherst a realizat un progres semnificativ prin neuronul artificial bazat pe nanofire proteice, reprezentând un pas important către electronica eficientă energetic și compatibilă biologic care, practic, "vorbește" limba electrică a creierului. Potrivirea nivelurilor de tensiune biologice reduce necesitatea amplificării și indică un viitor în care hardware-ul de calcul și țesutul viu pot interacționa într-un mod mai natural și eficient. Rămân provocări de ordin tehnic, biologic și de producție, însă potențialul pentru senzori purtabili, implanturi și procesoare neuromorfe eficiente energetic este clar și promițător.
Sursa: scitechdaily
Lasă un Comentariu