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[導(dǎo)讀]不過現(xiàn)在,貌似科學(xué)家們可以有新玩法了,既不需要模仿,也不需要載體,因?yàn)榻沼袌?bào)道稱,澳大利亞科研人員在芯片上直接培育出了腦細(xì)胞。

在人工智能領(lǐng)域,模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(特別是大腦)結(jié)構(gòu)與功能的算法模型,被稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而這些算法得以運(yùn)用還需要數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)大的芯片作為載體。

不過現(xiàn)在,貌似科學(xué)家們可以有新玩法了,既不需要模仿,也不需要載體,因?yàn)榻沼袌?bào)道稱,澳大利亞科研人員在芯片上直接培育出了腦細(xì)胞。

這項(xiàng)報(bào)道源于相關(guān)科研人員在知名學(xué)術(shù)期刊Nano Letters上發(fā)表的論文,介紹了他們研發(fā)的新型裝置。

通過在半導(dǎo)體芯片上構(gòu)建磷化銦材料的納米管支架,這種材料一般被用于LED和太陽能電池裝置的制備,據(jù)稱用在與腦細(xì)胞連接的領(lǐng)域還是第一次。將這些納米管排列成方形網(wǎng)格,每個(gè)支架上放置約50個(gè)嚙齒動(dòng)物的腦細(xì)胞,隨后對(duì)其進(jìn)行培養(yǎng)觀察。

而就像單個(gè)計(jì)算元件研究意義有限,在這個(gè)裝置上,澳洲科學(xué)家不僅培植了腦細(xì)胞,還重建了這些神經(jīng)細(xì)胞的回路。據(jù)稱,這才是一直一來實(shí)驗(yàn)室探索正在面臨的難題。

這項(xiàng)創(chuàng)新研究的作者,澳大利亞國立大學(xué)生物材料工程師Vini Gautam表示,他們希望通過這套裝置,探索腦信號(hào)的處理過程。更基礎(chǔ)一點(diǎn)的,甚至包括神經(jīng)元的生長以及連接。因?yàn)閷?shí)驗(yàn)室條件下,腦神經(jīng)的連接往往具備比較大的隨機(jī)性。然而在真是的大腦環(huán)境中,神經(jīng)元的連接往往具備一定的導(dǎo)向性。而想要總結(jié)這種導(dǎo)向性的規(guī)律,就成了神經(jīng)科學(xué)的根本問題。

Gautam介紹這次實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵性結(jié)論在于,他們此次的實(shí)驗(yàn)所觀測(cè)到的神經(jīng)元的連接并不是完全隨機(jī)的,而是具備一定的取向性。(如頭圖所示)神經(jīng)元突觸在于其他神經(jīng)元細(xì)胞連接時(shí),生長方向在網(wǎng)格陣列中表現(xiàn)為直線生長。這就意味著,通過控制納米管支架網(wǎng)格的走向,科學(xué)家們可以控制神經(jīng)元細(xì)胞的連接取向了。通過對(duì)支架工具的合理運(yùn)用,科學(xué)家們也將更有效地研究生物神經(jīng)回路。

或許這樣的裝置讓我們更容易聯(lián)想到近來科技圈很火的“腦機(jī)”。而對(duì)于它的研究者而言,找出這種規(guī)律,可以掌握一種可能性,就是人造部分大腦神經(jīng)回路。當(dāng)病患的腦回路出現(xiàn)問題時(shí),即可進(jìn)行“硬件更換”,從而幫助治療多種神經(jīng)疾病。

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