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(guò)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(guò)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(yáng)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(lái)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(guó)立大學(xué)生物材料工程師Vini Gautam表示，他們希望通過(guò)這套裝置，探索腦信號(hào)的處理過(guò)程。更基礎(chǔ)一點(diǎn)的，甚至包括神經(jīng)元的生長(zhǎng)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(wèn)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。神經(jīng)元突觸在于其他神經(jīng)元細(xì)胞連接時(shí)，生長(zhǎng)方向在網(wǎng)格陣列中表現(xiàn)為直線生長(zhǎng)。這就意味著，通過(guò)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(guò)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(lái)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(wèn)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。