Вчені створили систему, яка поєднала штучні і живі нейрони через мемристор. Примітно, що три елементи цього гібрида перебували в різних точках Європи і були пов'язані через інтернет. Незважаючи на відстань, мережа функціонувала і виявляла властивості живих нейронних систем, наприклад, довгострокової потенциации. Стаття опублікована в журналі Nature Scientific Reports.
В основі функціонування мозку лежать нейронні мережі. Ключову роль в передачі, обробці та зберіганні інформації між клітинами цих мереж грають синапси - з'єднання нейронів. Сучасні технології дозволяють створювати штучні нейрони і синапси, а також з'єднувати мозок і комп'ютер.
Мемристори дозволяють імітувати таку властивість біологічного синапсу, як довгострокова потенциация: при тривалому впливі одного нейрона на інший передача сигналу між ними стає більш ефективною. Це електронні елементи, які змінюють свій опір в залежності від того, який заряд через них протікає.
Група вчених з Великобританії, Німеччини, Італії, і Швейцарії під керівництвом Алексантроу Серба (Alexantrou Serb) з Саутгемптонського університету створила систему, яка за допомогою мемрістора поєднала штучні нейрони з біологічними і могла передавати сигнали в обох напрямках. Перший елемент мережі - кремнієвий нейрон, який представляє собою інтегральну схему, що складається з мільйонів транзисторів. Це пристрій генерував електричні імпульси, які передавалися на мемристор, а потім через мікроелектрод - на нейрон гіпокампу миші, виділений в культуру. Напруга, що подається на нервову клітину, нагадувало збуджуючі постсинаптичні потенціали (ВПСП), з яких формуються нейронні імпульси в мозку. Такий гібридний синапс назвали сінаптором.
Для того, щоб імітувати властиву будь-якому синапси пластичність, на мемристор подавали сигнал через два полюси. Перший служив аналогом пресинаптичною стимуляції, на нього надходило збудження від штучного нейрона. Другий служив постсинаптическим входом і повертав на мемристор відповідь від біологічного нейрона.
Друга частина системи була створена, щоб передавати сигнал від живої клітини до кремнієвої. Імпульси нейрона реєстрували за допомогою методу локальної фіксації потенціалу (patch-clamp), далі по мікроелектродів вони надходили в другій мемристор і через нього на штучний нейрон. В результаті вийшла схема-гібрид, яка передавала сигнал від однієї кремніві нервової клітини до іншої - живому - нейрона.
Ще більшу екзотичність дослідженню додає те, що елементи системи розташовувалися в різних точках світу: кремнієві нейрони перебували в Цюріху, мемристори - в Саутгемптоні, а культура мишачих нейронів - в італійській Падуї. Система використовувала протокол UDP для передачі даних через інтернет.
Щоб продемонструвати властивості сінапторов, дослідники вирішили змоделювати на них довгострокової потенциации глутаматергіческіх синапсів гіпокампу. Перший штучний нейрон виконував функцію водія ритму: він виробляв електричні сигнали певної частоти. Мемристори грали роль постсинаптичної мембрани, яка і несе функцію пластичності в мозку. Вони були запрограмовані змінювати опір у відповідь на частоту розряду біологічного нейрона, яка реєструвалася через постсинаптичний вхід. За таким же принципом працюють AMPA-рецептори глутамату клітин гіпокампу. Другий штучний нейрон мережі працював в режимі спонтанної розрядки - він спонтанно видавав імпульси без заданої частоти, а біологічна клітина через мемристор впливала на його активність.
В результаті у відповідь на період високочастотної імпульсації, що задається штучним нейроном, жива клітина підвищувала свою активність і зберігала її навіть після зниженні частоти роздратування. Це призводило також до посилення спонтанної активності третього елемента ланцюга. При зниженні частоти розрядки водія ритму розвивалася довготривала депресія, при якій активність як другого, так і третього нейронів системи знижувалася.
Це перша мережа такого типу, в подальшому її можна покращувати і застосовувати до таких медичним завданням, як терапія серцевої аритмії, гіпертонії, пошкоджень спинного мозку і хвороби Паркінсона.
Властивості мемристоров застосовують також для створення чіпів, які можна використовувати в машинному навчанні. Наприклад, в 2015 році була створена нейронна мережа, що складається з мемристоров.
Аліса Бахарєва https: // nplus1. ru /.
Ключові слова:.