Naučnici sa Prinstona napravili su 3D uređaj koji spaja žive neurone i elektroniku, omogućavajući mreži moždanih ćelija da prepoznaje obrasce.
Naučnici sa Prinstona napravili su nešto što više zvuči kao naučna fantastika nego realna situacija – napravili su računarski sistem koji koristi žive moždane ćelije. Umesto klasičnih tranzistora, ovaj eksperimentalni uređaj koristi desetine hiljada neurona povezanih sa naprednom elektronikom.
Računar koji raste zajedno sa neuronima
Tim je napravio 3D mrežu mikroskopskih metalnih žica i elektroda obloženu veoma tankim slojem fleksibilnog epoksida. Ona služi kao svojevrsna struktura oko koje neuroni mogu da rastu.
Za razliku od ranijih eksperimenata, koji su uglavnom koristili ravne kulture ćelija, ovaj sistem omogućava elektronici da bude integrisana unutar same 3D neuronske mreže.
Živi neuroni mogu da prepoznaju obrasce
Istraživači su više od šest meseci pratili aktivnost mreže i proučavali kako se veze između neurona menjaju.
Zatim su sistemu zadali različite električne obrasce. U eksperimentima sa prostornim i vremenskim signalima, mreža je uspela da razlikuje različite obrasce električnih impulsa.
To je mali, ali važan korak. Ideja nije samo da neuroni budu objekat posmatranja, već da postanu aktivni deo računarskog sistema.
AI koji ne razmišlja kao silicijum
Prinstonov tim je prvobitno razvio tehnologiju kako bi bolje razumeo funkcionisanje mozga. Ali otvorila se još jedna mogućnost.
Mozak je izuzetno energetski efikasan. Prema istraživačima, ljudski mozak koristi samo mali deo energije potrebne današnjim AI sistemima za slične zadatke.
Ako naučnici uspeju da ove biološke mreže učine složenijim i pouzdanijim, one bi jednog dana mogle pomoći u stvaranju potpuno nove generacije energetski efikasnog računarstva.
Pored toga, isti sistem mogao bi da pomogne u istraživanju načina na koji nastaju i funkcionišu neurološke bolesti.
Izvor: “A three-dimensional micro-instrumented neural network device” by Kumar Mritunjay, James C. Sturm and Tian-Ming Fu, 23 April 2026, Nature Electronics.
DOI: 10.1038/s41928-026-01608-1
