Ученые создали робота на человеческих нейронах: что он умеет

Робота-собаку к цели на карте вел не обычный процессор, а живые нейроны, выращенные в лаборатории. Зачем это нужно и чего пока не умеет такая технология?

Об этом сообщает научный портал ScienceAlert.

Как собака нашла цель

Исследователи австралийской компании Cortical Labs вырастили нейроны прямо на чипе и оснастили его электродами. Через них электрические сигналы идут в обе стороны: к нейронам и обратно.

Так команде удалось превратить работу небольшой группы нейронов в движение робота, подключенного к чипу. Чтобы собака дошла до цели, использовали петли обратной связи электрических сигналов.

Роботизированная собака — это наглядная демонстрация того, как прогресс в биологических системах может быть применен в реальном мире, и она помогает сделать эту возможность ощутимой, — говорит сооснователь и генеральный директор Cortical Labs Бретт Каган.

В долгосрочной перспективе такой подход может помочь роботам и автономным системам, которым необходимо принимать решения в непредсказуемых условиях реального мира, — добавляет он.

Чем нейроны могут быть лучше обычных чипов

Живые нейроны как основа чипов обещают два преимущества перед привычными системами: меньший расход энергии и лучшую способность подстраиваться. Человеческому мозгу нужно гораздо меньше энергии, чем искусственному интеллекту, и он лучше справляется с незнакомой информацией.

"Роботы, которые становятся удивительно совершенными машинами в плане физического управления, по-прежнему испытывают трудности с управлением более высокого порядка, необходимым для быстрого обучения или адаптации к меняющимся условиям", — говорит Каган.

"Ходьба, бег и акробатические трюки — это потрясающе, но определить, где и когда выполнять действия, по-прежнему остается сложной задачей при использовании традиционных методов", — отмечает он.

Что нейроны умели раньше

Ранее Cortical Labs показала, как группы нейронов справляются с компьютерными задачами, в том числе играют в Pong и Doom. Теперь компания переносит эту идею в физический мир с помощью робототехники.

Авторы признают: технология пока на раннем этапе, она не особенно быстрая и не слишком эффективная. В будущем, по их оценке, могут появиться роботы с нейронным управлением, которые:

• работают в удаленных или опасных условиях;
• помогают людям, давая персонализированные ответы, которые со временем обучаются.

Похожий опыт с Honda

Аналогичную демонстрацию Cortical Labs провела вместе с европейским исследовательским институтом Honda. Там все происходило внутри виртуальной системы, но цель была та же: провести агента по простой сетке в поисках вознаграждения.

Схема не менялась. Электрические сигналы стимулировали нейроны на чипе, а чип отправлял в ответ свои сигналы. Меняя характеристики сигнала и сообщая о движениях агента, исследователи смогли обучить «живой» чип и истолковать его движения.

За более чем 4 тыс. часов работы с чипом и агентом команда проверила почти 1300 разных комбинаций сигналов.

"Это научно-исследовательское сотрудничество позволяет нам изучать принципиально разные подходы к созданию интеллектуальных агентов", — говорит старший научный сотрудник Европейского исследовательского института Honda Даниэль Таннеберг.

"Использование живых клеток в качестве основной вычислительной основы сопряжено со многими трудностями, но также открывает огромный потенциал с точки зрения энергоэффективности, надежности и адаптации — потенциал, который мы теперь можем начать исследовать и оценивать", — добавляет он.

Что дальше

В экспериментах было немало проб и ошибок. Следующий шаг — увеличить масштаб таких чипов, чтобы они решали более сложные задачи за меньшее время. Реальным роботам нужно делать гораздо больше, чем двигаться по простой сетке.

Еще одна цель ученых — выяснить, как чипы на основе нейронов хранят информацию и какими «памятевыми» свойствами обладают.

Задача состоит не просто в выращивании нейронов на кремниевой подложке: необходимо найти надежные способы взаимодействия с биологическими системами, обучить их и понять, какие подходы дают стабильные результаты, — говорит инженер-программист-исследователь Cortical Labs Джонсон Чжоу.

"Это исследование предоставляет нам основу для проверки этих вопросов в масштабе. Оно закладывает фундамент, на котором мы можем строить дальнейшую работу по мере того, как биологические вычисления будут приближаться к практическому применению", — добавляет он.

Результаты исследования по навигации еще не прошли рецензирование. Их представили на конференции NeurIPS 2026, а полный текст доступен на сайте arXiv.

Как ранее сообщал "Курсор", смартфон будет держать заряд дольше, если изменить некоторые настройки.