现实版“缸中之脑”来了？在实验室的培养皿里，一簇大鼠脑细胞在实时电刺激回路训练下，学会了生成正弦波、三角波以及混沌信号。
这项发表于 PNAS 的研究来自日本东北大学（Tohoku University）等团队。他们首次证明了培养的大鼠皮层活神经元可被训练，并用于执行由传统人工神经网络生成的周期性及混沌时间序列信号的任务。
在微流控装置精确引导下，神经元网络展现出高维动力学特性。通过将培养的生物神经元网络（BNN，Biological Neural Network）整合到机器学习框架中，验证了它们能够生成复杂的时间序列信号。
需要了解的是，体外神经元原本是自发活动、杂乱无章的，研究团队的方法相当于用微流控芯片将神经元“关”到一个个小房间里（空间分区定植），但又留下了狭窄的通道，这样让它们之间既能保持秩序又能可相互联系。
一方面，该研究为深入探索大脑将无序的神经活动变成有序行为指令的过程奠定了理论基础；另一方面，这些活神经元具有耗电量极低且能自我适应性强的优势，未来或许可基于活细胞制备出比硅基芯片还省电的“湿件”计算平台。
该研究不仅开辟了神经科学和计算技术交叉的新方向，更展现出 BNN 替代现有机器学习模型的潜力。未来，结合人类诱导多能干细胞分化的神经元，或可替代动物实验成为药物反应测试平台，以及脑机接口和神经假体体外研究、神经系统疾病的模拟平台。(来源：DeepTech深科技)
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