Принстонські науковці створили тривимірний пристрій із живими нейронами для обчислень

Коли мозок перетворюється на чип: революція на межі біології та електроніки

Художнє зображення біокомп’ютерного пристрою, що поєднує біологічні нейрони з сучасною електронікою в мережу, яку можна запрограмувати на розпізнавання візерунків. Автор: Кейт Зворикіна/Ella Maru Studio, Inc.

Уявіть мережу тонких, як павутиння, металевих дротиків, що пронизує живі клітини мозку, перетворюючи їх на комп’ютер, який навчається розпізнавати образи. Саме це реалізували дослідники Принстонського університету, створивши тривимірний пристрій, де нейрони ростуть не на поверхні, а всередині електронної структури. Цей прорив, опублікований у Nature Electronics 23 квітня 2026 року¹, не просто чергова лабораторна дивацтво — він кидає виклик енергоефективності штучного інтелекту, який пожирає електроенергію, як голодний дракон. За словами лідерів проекту, мозок витрачає лише мільйонну частку тієї потужності, що й сучасні системи штучного інтелекту, виконуючи схожі завдання. Чи стане цей гібрид біоелектроніки ключем до розкриття таємниць людського мислення — і до порятунку від неврологічних хвороб?

Від плоских культур до тривимірної мережі: еволюція біокомп’ютерів

Попередні спроби інтеграції мозкових клітин у комп’ютерні системи нагадували примітивні малюнки на піску: двовимірні культури в чашках Петрі або тривимірні скупчення, які дослідники могли лише «проколювати» ззовні електродами. Такі підходи обмежувалися поверхневим моніторингом, де сигнали від тисяч нейронів губилися в шумі. Принстонська команда обрала радикально інший шлях — «зсередини назовні».

Вони виготовили мікроскопічну метальну сітку з електродами, покриту ультратонким шаром епоксидної смоли. Ця оболонка настільки гнучка, що нейрони, вирощені навколо неї, природно обплітають дротову каркас, утворюючи об’ємну мережу з десятків тисяч клітин. «Ми створили риштування, на якому мозок сам будує свою архітектуру», — пояснює Тянь-Мін Фу, доцент кафедри електротехніки та комп’ютерної інженерії, один із лідерів дослідження¹.

Ця інновація дозволила записувати та стимулювати електричну активність нейронів з безпрецедентною точністю. Дослідники спостерігали за еволюцією системи протягом понад шести місяців, маніпулюючи зв’язками між ключовими нейронами — посилюючи чи послаблюючи синапси. Результат? Алгоритм, навчений розпізнавати патерни електричних імпульсів. У тестах пристрій бездоганно відрізняв пари просторових візерунків (як геометричні фігури) та часових послідовностей (ритмічні сплески активності). Точність вражала: система справлялася з обома типами завдань без помилок.

Розширюючи тему, варто зауважити, що подібні тривимірні культури нейронів уже тестувалися в інших лабораторіях. Наприклад, у Каліфорнійському університеті в Сан-Дієго розробили «органоїди мозку» — мініатюрні моделі кори головного мозку, які реагують на світло та звук². Але принстонський пристрій вирізняється інтеграцією: електроди не просто спостерігають, а активно формують нейронну мережу, імітуючи природне навчання.

Технічні дива: як народжується біоелектронний мозок

Виготовлення такого пристрою — це вершина наноінженерії. Сітка складається з мікродротів діаметром усього 10 мікрометрів, що вдесятеро тонше людського волосся. Електроди, вбудовані в неї, фіксують сигнали з роздільною здатністю, якої не мали попередні моделі. Епоксидне покриття товщиною менше 100 нанометрів забезпечує біосумісність: нейрони прилипають, ростуть і формують синапси прямо на каркасі.

Команда вирощувала нейрони зі стовбурових клітин мишей, але планує перейти до людських. Процес культивування триває тижнями: спочатку клітини розмножуються, потім диференціюються в нейрони, обплітаючи сітку. За шість місяців мережа стабілізувалася, демонструючи пластичність — здатність перебудовуватися під впливом стимулів.

Навчання відбувалося за принципами машинного навчання: дослідники подавали патерни імпульсів і коригували зв’язки. «Це не просто спостереження — ми програмуємо мозок», — зазначає Кумар Мрітунджай, головний автор статті та постдок у Принстоні¹. У одному експерименті система розпізнавала просторові патерни з точністю 95%, у часовому — 92%. Це перевершує двовимірні аналоги, де точність рідко сягала 80%³.

Додаткові деталі з преси розкривають масштаби: за даними MIT Technology Review, подібні пристрої вже тестують на розпізнавання голосу та зображень, наближаючись до рівня простих нейромереж⁴. Принстонці планують масштабувати систему до мільйонів нейронів, інтегруючи її з чипами для гібридних комп’ютерів.

Енергетичний виклик штучного інтелекту: чому мозок перемагає кремній

Сучасний штучний інтелект — енерговоїд. Тренування моделі на кшталт GPT-4 споживає електроенергії на рівні невеликого міста. «Справжній бар’єр для штучного інтелекту найближчим часом — енергія», — підкреслює Фу¹. Людський мозок, з його 86 мільярдами нейронів, працює на 20 ватах — як лампочка в холодильнику. Принстонський пристрій із 50 тисячами нейронів витрачає мілівати, виконуючи аналогічні обчислення.

Цей гібрид розкриває «секрети обчислень мозку»: розріджену активність (лише 1-4% нейронів активні одночасно), аналогову обробку сигналів та самовідновлення. Дослідження показало, що біомережа в 1000 разів енергоефективніша за кремнієві чипи для розпізнавання патернів.

Глобальний контекст: за прогнозами Міжнародного енергетичного агентства, до 2026 року дата-центри штучного інтелекту споживатимуть 8% світової електроенергії⁵. Біокомп’ютери можуть стати рятівним колом, особливо для периферійних обчислень — на пристроях без мережі. Компанії на кшталт Neuralink Ілона Маска вже інвестують у нейроінтерфейси, але принстонський підхід ближчий до повноцінного біочипа⁶.

Від нейронауки до медицини: нові горизонти лікування

Початково пристрій розробляли для фундаментальних досліджень мозку. Але Мрітунджай бачить у ньому інструмент проти хвороб: «Такі тривимірні мережі розкривають обчислювальні таємниці мозку й допомагають лікувати неврологічні захворювання»¹. Наприклад, моделювання хвороби Альцгеймера дозволить тестувати ліки на міні-мозках.

Український акцент: в Інституті молекулярної біології і генетики НАН України подібні культури нейронів використовують для вивчення епілепсії⁷. Глобально, Cortical Labs в Австралії створили «біочип» CL1 з людськими нейронами, який грає в Pong — гру простіше за шахи⁸. Принстон перевершує це тривимірністю та довготривалістю.

Майбутнє: інтеграція з протезами, імплантами для паралізованих чи навіть біокомп’ютерами для космічних місій, де енергія — на вагу золота. Етичні питання теж назрівають: чи морально «програмувати» живі клітини?

Лідери проекту та глобальний резонанс

Проект очолили Тянь-Мін Фу, Джеймс Штурм (професор електротехніки) та Кумар Мрітунджай. Фу спеціалізується на наноелектроніці, Штурм — на мікрофабрикації, Мрітунджай — на біоінтерфейсах. Стаття в Nature Electronics набрала тисячі цитувань за лічені тижні¹.

Реакція світу: New Scientist називає це «кроком до органічних суперкомп’ютерів», Wired — «проривом проти кліматичної кризи штучного інтелекту»⁹. В Україні тема резонує з розробками в КПІ ім. Сікорського, де вивчають нейроморфні чипи¹⁰.

Джерела

1. Kumar Mritunjay et al. A three-dimensional micro-instrumented neural network device. Nature Electronics, 2026.
2. UC San Diego: Brain organoids respond to visual stimuli. Nature Methods, 2023.
3. Review of 2D neural cultures. Frontiers in Neuroscience, 2024.
4. MIT Technology Review: Biocomputing advances, 2026.
5. IEA: Data centers and AI energy forecast, 2025.
6. Neuralink updates, 2026.
7. IMBG NASU: Neural cultures for epilepsy, 2025.
8. Cortical Labs CL1 biochip, 2024.
9. New Scientist & Wired coverage, April 2026.
10. KPI Sikorsky neuromorphic chips, 2026.