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科幻場景正加速變為現實。日本東北大學等團隊近日在《美國國家科學院院刊》（PNAS）發表重磅研究，首次成功訓練培養皿中的大鼠活體神經元網絡，完成生成正弦波、三角波乃至混沌信號等復雜計算任務，標志著生物計算與腦機融合領域取得里程碑式突破。
AI生成
研究團隊利用微流控芯片技術，將大鼠皮層神經元精準分區定植，既保持細胞秩序又允許相互連接，構建出穩定的生物神經網絡（BNN）。通過 26400 通道高密度微電極陣列，研究人員實時記錄神經元電信號，經濾波解碼后轉化為輸出；再將誤差信號以電脈沖形式回輸，形成閉環反饋回路，結合 FORCE 學習算法持續優化性能。
實驗顯示，該系統不僅能穩定生成 4 秒至 30 秒不同時長的周期信號，更成功復現洛倫茲吸引子混沌軌跡，三維預測與目標信號相關性超 0.8，展現出強大的高維動力學特性。與傳統硅基芯片相比，活體神經元具備超低功耗、強自適應、自修復等天然優勢，能效比遠超現有 AI 硬件。
“這證明活體神經元網絡不僅是生命系統，更可作為革命性計算資源。” 項目負責人山本英敏教授表示，該技術為破解大腦工作機制提供新路徑，也為低功耗生物計算芯片、腦機接口、藥物篩選與神經疾病模擬開辟全新方向。
目前系統仍存在 330 毫秒延遲、長期穩定性不足等局限。團隊計劃優化算法、縮短反饋延遲，推動技術向實用化邁進。業內評價，此次突破打通生物神經與機器學習壁壘，預示 “生物 - 硅基混合智能” 時代加速到來，或將重塑未來計算與人工智能產業格局。
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