Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Грибная электроника приближается — учёные превратили мицелий шиитаке в нейронную сеть
28.10.2025 [12:26],
Геннадий Детинич
В последние годы учёные активно исследуют возможность использования в электронике грибного мицелия как естественной нейронной сети. С его помощью электроника может стать биоразлагаемой и энергоэффективной, создав основу для высокопроизводительных вычислений будущего, где обычная компостная куча сможет стать элементом кластера. 
Источник изображения: The Ohio State University / John LaRocco Традиционные полупроводники на всех этапах обработки требуют огромных энергозатрат и наносят вред окружающей среде, тогда как грибные структуры предлагают экологически чистый и менее затратный с точки зрения потребления энергии подход к обработке и хранению данных. В новом исследовании учёные из Университета штата Огайо (The Ohio State University) предприняли попытку создать на основе обычных съедобных грибов органические мемристоры — компоненты, имитирующие нейронную активность мозга. Подобная технология открывает путь к биоэлектронике, где грибные сети выступают в роли стабильных и недорогих элементов вычислительных платформ. В ходе работы, результаты которой были опубликованы в журнале PLOS ONE, исследователи культивировали образцы мицелия шиитаке и шампиньонов, после чего высушили их для лучшей сохранности и подключили к электронным цепям. Для тестирования применялись различные напряжения и частоты: в мицелий помещались электроды, а съём данных производился в разных точках структуры. Таким образом, учёные «обучали» сеть мицелия работать подобно мемристору — элементу памяти, который сохраняет информацию о предыдущих электрических состояниях. В ходе экспериментов было обнаружено, что некоторые участки мицелия воспроизводят эффекты памяти, аналогичные работе полупроводниковых чипов. В частности, удалось добиться скорости переключения электрического состояния мицелия с частотой 5850 Гц и точностью 90 %. По мере увеличения частоты эффективность работы памяти из мицелия снижалась, однако этот барьер можно преодолеть за счёт расширения сети (и параллельной работы множества элементов памяти) — что для грибного мицелия труда не составит. В режиме ожидания, как нетрудно догадаться, мицелий не требовал энергии для поддержания состояний. Получив столь интересный результат, учёные уже мечтают о носимых гаджетах с грибным мицелием в качестве нейронной сети и о создании огромных ферм для масштабирования вычислений в интересах аэрокосмической отрасли или супервычислений — с минимальными затратами энергии и возможностью полной утилизации «грибных» компьютеров. Почему были выбраны грибы шиитаке? Возможно, это реверанс в сторону спонсора работы — Исследовательского института Honda. Представлен первый в мире настольный компьютер с живыми клетками человеческого мозга внутри
04.03.2025 [10:24],
Геннадий Детинич
На выставке MWC 2025 австралийский стартап Cortical Labs представил первый в мире настольный компьютер CL1, использующий живые клетки человеческого мозга. Уникальная система поддерживает жизнеспособность клеток и способствует их развитию в процессе самообучения. Компьютер функционирует автономно, не требуя подключения к классическим вычислительным устройствам. Предполагается, что искусственный интеллект на подобных платформах будет не только более энергоэффективным, но и интеллектуально продвинутым.  Cortical Labs была основана в Мельбурне в 2019 году и с тех пор разрабатывала гибридную платформу «клетки-кремний» совместно с учёными Университета Монаша (Австралия). В вычислениях, требующих сложных математических операций, мозг человека уступает традиционным кремниевым процессорам. Согласно недавним исследованиям, скорость работы человеческого мозга ниже, чем у 50-летнего процессора.  Однако в задачах, связанных с интуитивным поиском решений, человеческий интеллект по-прежнему остаётся вне конкуренции. Только летом 2022 года компьютерная система Frontier стоимостью $600 млн, занимавшая площадь 630 м², впервые превзошла человека в интуитивных вычислениях. Это доказывает, что биологические вычислительные системы ещё рано списывать со счетов.  Первым значимым достижением Cortical Labs стал гибридный процессор DishBrain, основанный на CMOS-матрице и колонии нейронов. Его обучили играть в Pong: нейроны росли на сетке электродов, а затем их стимулировали микроразрядами тока, поощряя успешные удары и «наказывая» промахи. Этот метод позволил сформировать устойчивые нейронные связи, ведущие к самообучению.  С тех пор компания значительно усовершенствовала свою платформу и теперь готова к массовому производству гибридных компьютеров. Первая модель CL1, представленная на MWC 2025 в Барселоне, представляет собой биореактор — систему жизнеобеспечения для колоний нервной ткани, растущих на кремниевом чипе. Конкретное количество клеток и их конфигурацию заранее предсказать невозможно, но для технического описания планируется использовать термин КОЕ (колониеобразующие единицы). Разработчики признают, что до конца не понимают, из каких именно клеток состоит их биологический процессор и в каком соотношении они должны присутствовать. В настоящее время компания использует два метода выращивания искусственной нервной ткани: получение индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (iPSCs) из крови грызунов и человека, а также генетические модификации. Однако точный контроль этих процессов пока недостижим, что приводит к вариативности результатов.  Несмотря на это, технология уже готова к коммерческому внедрению. Cortical Labs планирует начать поставки CL1 во второй половине 2025 года. Ожидаемая стоимость одного компьютера — $35 000, что примерно в 2,5 раза дешевле аналогов. В конце года компания запустит облачный доступ к кластеру CL1, включающему четыре секции по 30 компьютеров каждая. Это будет первый опыт объединения биокомпьютеров в кластер, и его результаты пока сложно предсказать. Такая неопределённость отпугивает инвесторов, однако успешные продажи могут вернуть доверие финансовых кругов. Как отдельные устройства, так и облачный кластер рассматриваются компанией как эксперимент. Разработчики пока не имеют чёткого представления о том, как именно система должна работать и в каких областях будет наиболее эффективна. В идеале биокомпьютеры смогут потреблять меньше энергии и быстрее справляться с генеративными моделями. Например, энергопотребление стойки из CL1 составит около 1 кВт — значительно меньше, чем у классических серверов. 
Нейроны DishBrain, растущие на массиве электродов. Источник изображения: Cortical Labs Помимо вычислительных задач, биологические компьютеры могут стать платформой для тестирования новых лекарств от нейродегенеративных заболеваний. Испытания на живых людях неэтичны, а использование колоний нервных клеток в компьютерах может стать альтернативным методом исследования. Это направление может оказаться самым ценным применением новой технологии, поскольку в конечном счёте здоровье человека важнее всего. Китайцы встроили оптическую нейронную сеть в торец оптоволокна — это подтолкнёт развитие квантовой связи, медицины и не только
18.02.2025 [10:53],
Геннадий Детинич
Дальнейшее развитие оптических технологий требует новых подходов в эпоху расцвета нейронных систем. Свойства света способствуют первичной обработке визуальной информации непосредственно в оптоволокне, что заставляет учёных искать способы воплотить такие механизмы на практике. О прорыве в этой сфере сообщили китайские учёные, которые сумели встроить оптическую нейронную сеть в торец оптоволокна для передачи изображений без искажений. 
Источник изображения: USST Исследователи из Шанхайского университета науки и технологий (USST) опубликовали в журнале Nature Photonics статью, в которой рассказали о разработке технологии передачи изображений по оптоволокну для малоинвазивного эндоскопа. Учёные работали с многомодовым оптоволокном (MMF) как с более ёмким каналом, имеющим толщину с человеческий волос. Однако из-за склонности MMF к рассеиванию пришлось разработать ряд решений для его уменьшения. При этом высокая пропускная способность MMF рассматривалась как критически важный инструмент в таких областях, как квантовая информация и микроэндоскопия. В настоящее время компенсацию модовой дисперсии (рассеивания) осуществляют с помощью искусственных нейронных сетей и пространственных модуляторов света, однако эти методы дают лишь ограниченный успех в восстановлении искажённых изображений после их передачи по многомодовому оптоволокну. Учёные из USST поставили перед собой задачу преодолеть этот барьер, предложив принципиально новый подход. Исследователи разработали и интегрировали в дальний конец 35-сантиметрового оптоволокна многослойные оптические дифракционные нейронные сети. Внешне они представляют собой специально протравленные прозрачные пластинки, в которых свет преломляется определённым образом, фактически выполняя простейшие вычислительные операции со скоростью света. Такое решение позволяет обрабатывать оптическое умножение матриц и реализовывать больше связей в нейронных сетях без использования электрических схем. Это открывает возможности для таких задач, как оптическая классификация изображений, дешифрование и обнаружение фазы. 
Источник изображения: Nature Photonics 2025 Пластинки многослойных оптических дифракционных нейронных сетей были изготовлены со сторонами 150 мкм. Они позволили считывать и передавать по оптоволокну оптические изображения со сторонами 65 мкм с разрешением 4,9 мкм. В частности, учёные продемонстрировали способность системы различать группы клеток HeLa, не включённых в процесс обучения. При этом система обеспечивала высококачественную оптическую реконструкцию изображения, что подчёркивает потенциал интеграции миниатюризированных дифракционных нейронных сетей с многомодовым оптоволокном. Это создаёт беспрецедентную платформу для оптического вывода в микронном масштабе, прокладывая путь к созданию многофункциональных компактных фотонных систем, применимых в медицине, науке и квантовой фотонике. |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
