Neuronii artificiali tipăriți pot comunica cu celule vii din creier, deschizând noi orizonturi pentru interfețe și AI eficient energetic

Sursa foto: Imagine generată AI iAceastă imagine a fost generată automat de AI pe baza rezumatului articolului și nu reprezintă un moment real fotografiat.

O punte între electronice tipărite și creierul viu

Inginerii de la Northwestern University au realizat un pas decisiv spre fuziunea dintre mașini și creierul uman: au creat neuroni artificiali tipăriți care nu doar imită activitatea neuronală, ci pot comunica direct cu celule nervoase reale. Dispozitivele flexibile și de cost redus generează semnale electrice foarte asemănătoare celor biologice și, în experimente pe felii de creier de șoarece, au reușit să activeze țesut neural viu.

Rezultatul demonstrează un nou nivel de compatibilitate între electronica imprimată și sistemele neuronale biologice, deschizând posibilități pentru interfețe creier-mașină, neuroproteze și pentru arhitecturi de calcul inspirate de creier, cu consum redus de energie.

Căi posibile: interfețe cerebrale și AI cu eficiență energetică sporită

Prin capacitatea lor de a produce semnale care pot activa țesut neural, aceste neuroni artificiali aduc tehnologia mai aproape de dispozitive care se pot integra direct cu sistemul nervos. Aplicațiile potențiale includ interfețe creier-mașină și neuroproteze menite să restabilească auzul, vederea sau mobilitatea.

Mai mult, tehnologia poate inspira o generație nouă de sisteme de calcul care reproduc modul în care comunică neuronii, permițând realizarea de sarcini complexe cu un consum de energie mult mai redus. Pentru că creierul rămâne cel mai eficient sistem de calcul cunoscut din punct de vedere energetic, cercetătorii caută să-i aplice principiile în tehnologie.

Studiul urmează a fi publicat pe 15 aprilie în revista Nature Nanotechnology și a fost condus de Mark C. Hersam și colegii săi. Hersam a explicat motivația generală: lumea actuală este dominată de inteligența artificială care devine din ce în ce mai dependentă de volume enorme de date pentru antrenare, ceea ce generează o problemă majoră de consum energetic. „Pentru a face AI mai eficient, trebuie să inventăm hardware mai eficient pentru gestionarea datelor mari. Deoarece creierul este cu cinci ordine de mărime mai eficient energetic decât un calculator digital, are sens să ne inspirăm din creier pentru calculul următoarei generații”, a spus Hersam.

De ce creierul depășește siliciul tradițional

Computerele moderne cresc performanța prin înghesuirea a miliarde de tranzistoare identice pe cipuri rigide, bidimensionale. Fiecare componentă se comportă la fel, iar odată fabricate, sistemele rămân fixe. Creierul funcționează altfel: este alcătuit din numeroase tipuri de neuroni cu roluri specializate, organizați în rețele moi, tridimensionale, care se reconfigurează continuu pe măsură ce se învață.

După cum a subliniat Hersam, „Siliciul atinge complexitatea având miliarde de dispozitive identice. Totul este la fel, rigid și fix după fabricație. Creierul e opusul: este eterogen, dinamic și tridimensional. Pentru a merge în această direcție, avem nevoie de materiale noi și de metode noi de a construi electronica.”

Deși neuroni artificiali au mai fost realizați anterior, majoritatea generau semnale prea simple. Pentru a obține comportamente mai complexe, inginerii erau forțați să folosească rețele mari de dispozitive, ceea ce creștea consumul energetic. Abordarea echipei de la Northwestern urmărește să reducă numărul de componente necesare, permițând fiecărui neuron artificial să producă o gamă mai largă de semnale.

Materiale tipăribile care imită comportamentul creierului

Pentru a replica mai fidel activitatea neurală, echipa a construit neuroni artificiali folosind materiale moi, tipăribile, care corespund mai bine structurii creierului. Abordarea se bazează pe cerneală electronică compusă din flake-uri nanoscalare de disulfid de molibden (MoS2), care acționează ca semiconductor, și grafen, care funcționează ca conductor electric. Aceste materiale au fost depuse pe suprafețe polimerice flexibile prin imprimare aerosol jet.

Anterior, cercetătorii vedeau polimerul din aceste cerneluri ca pe un defect pentru că interfera cu performanța electrică și îl îndepărtau după imprimare. În acest proiect, echipa a folosit aceeași caracteristică în avantajul său. Procesul implică descompunerea parțială a polimerului: atunci când se trece curent prin dispozitiv, se produce o descompunere suplimentară localizată a polimerului. Aceasta are loc în mod spatial neomogen, conducând la formarea unui filament conductor îngust, prin care se concentrează tot curentul.

Acel traseu conductor îngust generează un răspuns electric brusc, similar cu declanșarea unui neuron. Dispozitivul rezultat poate produce o varietate largă de semnale, inclusiv impulsuri unice, activare continuă și tipare de tip bursting, reproduceri care seamănă îndeaproape cu comunicarea neuronală reală. Pentru că fiecare neuron artificial poate produce semnale mai complexe, sunt necesare mai puține componente pentru a realiza sarcini avansate, ceea ce ar putea îmbunătăți semnificativ eficiența de calcul.

Testarea neuronilor artificiali pe țesut cerebral viu

Pentru a evalua dacă neuronii artificiali pot interacționa cu adevărat cu sistemele vii, cercetătorii au colaborat cu Indira M. Raman, profesoară de neurobiologie la Weinberg. Echipa condusă de Raman a aplicat semnalele artificiale pe felii de cerebel de șoarece.

Rezultatele au arătat că impulsurile electrice produse de dispozitive se potriveau cu proprietăți biologice esențiale, inclusiv sincronizarea și durata acestora. Aceste semnale au activat în mod fiabil neuroni reali și au declanșat circuite neuronale într-un mod similar cu activitatea naturală a creierului.

Hersam a remarcat că „alte laboratoare au încercat să facă neuroni artificiali cu materiale organice, dar aceștia aveau impulsuri prea lente. Sau au folosit oxizi metalici, care sunt prea rapizi. Noi am realizat semnale într-un interval temporal care nu fusese demonstrat anterior pentru neuroni artificiali. Se poate vedea că neuronii vii răspund la neuronul nostru artificial. Am demonstrat semnale care au nu doar scala temporală corectă, ci și forma impulsului potrivită pentru a interacționa direct cu neuroni vii.”

Fabricare sustenabilă, costuri reduse și implicații pentru AI

Pe lângă performanță, noua abordare oferă avantaje practice și de mediu. Procesul de fabricație este simplu și ieftin, iar metoda de tipărire aditivă amplasează materialul doar acolo unde este necesar, reducând deșeurile. Aceste trăsături fac tehnologia promițătoare pentru aplicații la scară largă, unde costurile și sustenabilitatea sunt factori cheie.

Îmbunătățirea eficienței energetice devine crucială pe măsură ce sistemele de inteligență artificială consumă tot mai mult. Centrele de date mari deja folosesc cantități uriașe de energie și necesită volume considerabile de apă pentru răcire. Hersam a atras atenția asupra limitărilor viitoare: „Pentru a satisface cerințele energetice ale AI, companiile tehnologice construiesc centre de date de ordinul gigawatt, alimentate de centrale nucleare dedicate. Este evident că acest consum masiv de energie va limita scalarea ulterioară a calculului, deoarece este greu de imaginat un centru de date de generație viitoare care ar necesita 100 de centrale nucleare. O altă problemă este că atunci când disipați gigawați de putere, există multă căldură. Deoarece centrele de date sunt răcite cu apă, AI pune o presiune severă asupra resurselor de apă. În orice fel privești problema, trebuie să dezvoltăm hardware mai eficient din punct de vedere energetic pentru AI.”

Publicare, sprijin și referințe ale studiului

Lucrarea intitulată în original „Multi-order complexity spiking neurons enabled by printed MoS2 memristive nanosheet networks” a fost susținută de National Science Foundation și urmează să apară în Nature Nanotechnology la 15 aprilie 2026. Autori incluși în referință sunt Shreyash S. Hadke, Carol N. Klingler, Spencer T. Brown, Meghana Holla, Xudong Zhuang, Linda Li, M. Iqbal Bakti Utama, Santiago Diaz-Arauzo, Anurag Chapagain, Siyang Li, Jung Hun Lee, Indira M. Raman, Vinod K. Sangwan și Mark C. Hersam.

Articolul complet al echipei poate fi consultat prin referința DOI existentă și prin comunicarea instituțională a universității. Pentru detalii suplimentare despre publicare și materialele științifice se poate accesa pagina de comunicat a Northwestern University și referința DOI a lucrării în jurnalul științific: DOI: 10.1038/s41565-026-02149-6.

Autori ai studiului

• Shreyash S. Hadke
• Carol N. Klingler
• Spencer T. Brown
• Meghana Holla
• Xudong Zhuang
• Linda Li
• M. Iqbal Bakti Utama
• Santiago Diaz-Arauzo
• Anurag Chapagain
• Siyang Li
• Jung Hun Lee
• Indira M. Raman
• Vinod K. Sangwan
• Mark C. Hersam

Progresul raportat de echipa de la Northwestern marchează un avans semnificativ în domeniul neurotehnologiei tipărite și oferă o direcție clară pentru dezvoltarea de hardware care să reproducă eficiența și complexitatea creierului, în timp ce reduce costurile și impactul asupra mediului.