Un dispositivo bioelettronico tridimensionale a forma di cellula cerebrale fa progredire la ricerca sull'intelligenza artificiale. / 3D bioelectronic brain cell device advances AI research
Un dispositivo bioelettronico tridimensionale a forma di cellula cerebrale fa progredire la ricerca sull'intelligenza artificiale. / 3D bioelectronic brain cell device advances AI research
Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa
Neuroni biologici che crescono sopra ed attraverso uno strato di una rete elettronica tridimensionale. I ricercatori hanno programmato il dispositivo per riconoscere i modelli / Biological neurons growing over and through a layer of a 3D electronic mesh. Researchers programmed the device to recognise patterns
Il sistema combina tessuto neurale con una struttura elettronica su scala micrometrica, consentendo l'elaborazione dei dati all'interno di una struttura tridimensionale anziché basarsi sulle convenzionali colture cellulari bidimensionali cresciute in una piastra di Petri o su cluster monitorati esternamente. Il lavoro è descritto in dettaglio sulla rivista Nature Electronics.
Il dispositivo è costituito da una rete di fili metallici microscopici ed elettrodi, rivestiti con un sottile strato di resina epossidica progettato per imitare la flessibilità dei tessuti biologici.
Questa struttura funge da impalcatura, consentendo a decine di migliaia di neuroni di crescere intorno ed al suo interno, formando una fitta rete neurale tridimensionale.
Integrando i componenti elettronici all'interno della rete stessa, i ricercatori sono stati in grado di interagire direttamente con i neuroni ad un livello di dettaglio superiore rispetto agli approcci precedenti.
Secondo il gruppo di ricerca, questa integrazione interna ha permesso una registrazione ed una stimolazione più precise dell'attività elettrica neuronale per periodi prolungati.
Hanno monitorato l'evoluzione del sistema per un periodo di oltre sei mesi, sperimentando metodi per rafforzare ed indebolire le connessioni tra i neuroni chiave, ed infine hanno addestrato un algoritmo in grado di riconoscere i modelli di impulsi elettrici.
Grazie a queste modifiche, i ricercatori hanno addestrato il sistema a distinguere tra diversi modelli di segnali elettrici. Nei test, il dispositivo ha identificato con successo modelli di input spaziali e temporali, dimostrando la sua capacità di elaborare e classificare le informazioni. Il gruppo ha indicato che ulteriori sviluppi potrebbero consentire alla piattaforma di gestire compiti computazionali più complessi.
Il progetto è stato guidato da Tian-Ming Fu, James Sturm e Kumar Mritunjay. Il lavoro inizialmente si è concentrato sull'approfondimento della comprensione dei sistemi neurali, ma ha implicazioni anche per le tecnologie informatiche.
"Il vero collo di bottiglia per l'intelligenza artificiale nel prossimo futuro è l'energia", ha affermato Fu. "Il nostro cervello consuma solo una minuscola frazione, circa un milionesimo, dell'energia consumata dagli attuali sistemi di intelligenza artificiale per svolgere compiti simili."
Mritunjay, primo autore dell'articolo, ha affermato che sistemi come le reti neurali biologiche 3D possono fornire informazioni su come il cervello elabora le informazioni, contribuendo al contempo alla ricerca sulle patologie neurologiche.
ENGLISH
Researchers at Princeton University have developed a three-dimensional bioelectronic device that integrates living brain cells with embedded circuitry to perform pattern recognition tasks.
The system combines neural tissue with a microscale electronic framework, enabling computation within a three-dimensional structure rather than relying on conventional two-dimensional cell cultures grown in a petri dish or externally monitored clusters. The work is detailed in Nature Electronics.
The device is built around a mesh of microscopic metal wires and electrodes, coated with a thin layer of epoxy designed to match the flexibility of biological tissue.
This structure acts as a scaffold, allowing tens of thousands of neurons to grow around and within it, forming a dense 3D neural network.
By embedding the electronics within the network itself, the researchers were able to directly interact with the neurons at a finer level than in previous approaches.
According to the research team, this internal integration allowed more precise recording and stimulation of neuronal electrical activity over extended periods.
They tracked the evolution of the system over a period of more than six months, experimenting with ways to strengthen and weaken connections between key neurons, and ultimately trained an algorithm that could recognise patterns of electrical pulses.
Using these adjustments, the researchers trained the system to distinguish between different patterns of electrical signals. In testing, the device successfully identified spatial and temporal input patterns, demonstrating its ability to process and classify information. The team indicated that further development could enable the platform to handle more complex computational tasks.
The project was led by Tian-Ming Fu, James Sturm, and Kumar Mritunjay. The work initially focused on advancing understanding of neural systems but has implications for computing technologies.
“The real bottleneck for AI in the near future is energy,” said Fu. “Our brain consumes only a tiny fraction - about one millionth - of the power consumed by today’s AI systems to perform similar tasks.”
Mritunjay, the paper’s first author, said that systems such as 3D biological neural networks can provide insight into how the brain processes information while also contributing to research into neurological conditions.
Da:
https://www.theengineer.co.uk/content/news/3d-biological-neural-network-recognises-patterns?rcip=giuseppecotellessa%40libero.it&utm_campaign=Daily%20Bulletin%20-%20240426%20-%20Friday&utm_content=&utm_term=https%3A%2F%2Fwww.theengineer.co.uk%2Fcontent%2Fnews%2F3d-biological-neural-network-recognises-patterns&utm_medium=email&utm_source=The%20Engineer
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