Een team van ingenieurs aan de Northwestern University heeft onlangs een grote doorbraak bereikt door geprinte kunstmatige neuronen te ontwikkelen die rechtstreeks kunnen interageren met echte hersencellen. Deze apparaten zijn niet alleen zacht, flexibel en goedkoop te vervaardigen, maar kunnen ook elektrische signalen produceren die sterk lijken op levende neuronen. In laboratoriumtests waarbij plakjes hersenweefsel van muizen werden gebruikt, stimuleerden de kunstmatige neuronen met succes echte neuronen en wekten meetbare reacties op. Deze prestatie demonstreert een ongekend niveau van compatibiliteit tussen elektronische systemen en biologische neurale netwerken.
Dit onderzoek opent belangrijke wegen voor elektronische apparaten die met het zenuwstelsel kunnen communiceren. Verwacht wordt dat de technologie de ontwikkeling van hersen-computerinterfaces en neuroprothetische apparaten zal ondersteunen, waaronder implantaten die zijn ontworpen om het gehoor, het gezichtsvermogen of de beweging te herstellen. Tegelijkertijd wijzen de bevindingen ook op een toekomst van efficiënter computergebruik. Door de manier te repliceren waarop neuronen signalen verzenden – een kernkenmerk van de hersenen als het meest energiezuinige computersysteem dat we kennen – zal de hardware van de volgende generatie complexe taken kunnen uitvoeren met veel minder energie dan de huidige systemen.
Het onderzoek werd op 15 april gepubliceerd in het tijdschrift Nature Nanotechnology. "De wereld waarin we vandaag de dag leven wordt gedomineerd door kunstmatige intelligentie. Om kunstmatige intelligentie slimmer te maken, moet je het trainen met steeds meer data. Deze data-intensieve training leidt tot enorme energieverbruiksproblemen. Daarom moeten we efficiëntere hardware ontwikkelen om big data en kunstmatige intelligentie te verwerken. Omdat de hersenen vijf ordes van grootte energiezuiniger zijn dan digitale computers, is het redelijk om naar de hersenen te kijken voor inspiratie voor de volgende generatie computers."
Naarmate de computerbehoeften toenemen, reageren traditionele systemen op deze uitdagingen door meer van dezelfde componenten toe te voegen. Moderne chips bevatten miljarden transistors die op een stijf, vlak stuk silicium zijn gerangschikt, waarbij elk element dezelfde functie vervult. Eenmaal vervaardigd kunnen deze systemen niet meer worden gewijzigd. De hersenen werken totaal anders. Het is samengesteld uit meerdere soorten neuronen, elk met gespecialiseerde rollen, georganiseerd in een zacht driedimensionaal netwerk. Deze netwerken passen zich voortdurend aan, vormen nieuwe verbindingen en hervormen bestaande verbindingen terwijl er wordt geleerd. "Silicium bereikt complexiteit door miljarden identieke apparaten te hebben. Alles is identiek, rigide en vast zodra het gemaakt is. Het brein is het tegenovergestelde. Het is heterogeen, dynamisch en driedimensionaal. Om die richting uit te gaan, hebben we nieuwe materialen en nieuwe manieren nodig om elektronica te bouwen", legt Hessam uit.
Hoewel er al eerder kunstmatige neuronen zijn gemaakt, produceerden de meeste signalen die te simpel waren. Om complexer gedrag te genereren, vertrouwen ingenieurs vaak op grote netwerken, waardoor het energieverbruik toeneemt. Om het gedrag van echte neuronen beter te kunnen evenaren, ontwierpen de onderzoekers hun apparaat met zachte, printbare materialen. Ze creëerden gespecialiseerde e-inkten uit vellen molybdeendisulfide, een materiaal dat als halfgeleider fungeert, terwijl grafeen als geleider fungeert. Deze inkten worden op flexibele polymeeroppervlakken aangebracht met behulp van een methode die aerosoljetprinten wordt genoemd.
Voorheen werd de polymeercomponent in deze inkten als een nadeel beschouwd omdat deze de elektrische stroom verstoort, en daarom werd deze meestal na het afdrukken verwijderd. In dit geval profiteerde het onderzoeksteam ervan. "In plaats van het polymeer volledig te verwijderen, breken we het gedeeltelijk af", aldus de onderzoekers. "Als we vervolgens een elektrische stroom door het apparaat laten lopen, stimuleren we de afbraak van het polymeer. Deze afbraak vindt plaats op een ruimtelijk niet-uniforme manier, wat leidt tot de vorming van geleidende filamenten, zodat alle stroom beperkt blijft tot een smal gebied in de ruimte." Dit smalle geleidende pad creëert een plotselinge elektrische reactie, vergelijkbaar met het vuren van een neuron. Als gevolg hiervan kunnen kunstmatige neuronen een grote verscheidenheid aan signalen produceren, waaronder enkele pieken, gestaag vuren en burst-patronen, waardoor de echte neurale activiteit nauw wordt nagebootst. Omdat elk apparaat complexere signalen kan verwerken, zijn er in totaal minder componenten nodig, wat de efficiëntie van toekomstige computersystemen aanzienlijk zou kunnen verbeteren.
Om te bepalen of deze kunstmatige neuronen kunnen interageren met echte biologische systemen, werkte het onderzoeksteam samen met Indira Raman, hoogleraar neurobiologie aan de Weinberg School. Haar team paste kunstmatige signalen toe op plakjes van het cerebellum van muizen. De resultaten toonden aan dat deze elektrische pieken overeenkwamen met de belangrijkste kenmerken van natuurlijke neuronale activiteit, inclusief timing en duur. Deze signalen activeren op betrouwbare wijze echte neuronen en activeren neurale circuits op een manier die vergelijkbaar is met natuurlijke hersensignalen. "Andere laboratoria hebben geprobeerd kunstmatige neuronen te maken van organisch materiaal, maar ze vuren te langzaam", zei Hessam. "Of ze gebruiken metaaloxiden, die te snel zijn. We bevinden ons op een tijdschaal die nog niet eerder is aangetoond bij kunstmatige neuronen. Je kunt levende neuronen zien reageren op onze kunstmatige neuronen. We hebben dus signalen laten zien die niet alleen de juiste tijdschaal hebben, maar ook de juiste piekvorm hebben, en rechtstreeks kunnen interageren met levende neuronen."
Deze nieuwe aanpak biedt ook ecologische en praktische voordelen. Het productieproces is eenvoudig en kosteneffectief, en bij de additieve printmethode worden materialen efficiënt gebruikt en wordt afval verminderd door ze alleen daar te plaatsen waar ze nodig zijn. Nu kunstmatige-intelligentiesystemen zich blijven uitbreiden, is het verbeteren van de energie-efficiëntie bijzonder belangrijk. Grote datacenters verbruiken al grote hoeveelheden elektriciteit en hebben grote hoeveelheden water nodig voor koeling. “Om aan de energiebehoeften van AI te voldoen, bouwen technologiebedrijven datacenters op gigawatt-schaal die worden aangedreven door speciale kerncentrales”, aldus Hessam. “Het is duidelijk dat dit enorme stroomverbruik de verdere uitbreiding van computers zal beperken, omdat het moeilijk voor te stellen is dat de volgende generatie datacenters honderd kerncentrales nodig zullen hebben. Een ander probleem is dat wanneer je gigawatt aan stroom dissipeert, je veel warmte genereert. Omdat datacenters worden gekoeld met water, legt AI een zware druk op de watervoorziening. Hoe je het ook bekijkt, we moeten energie-efficiëntere hardware voor AI ontwikkelen.”
Dit onderzoek werd ondersteund door de National Science Foundation.