Máy in phun khí dung trong phòng thí nghiệm của Hersam đang phun mực điện tử lên chất nền polymer dẻo. Ảnh: Mark Hersam/Đại học Northwestern

Các kỹ sư tại Đại học Northwestern đã tạo ra các tế bào thần kinh nhân tạo được in 3D, không chỉ đơn thuần là bắt chước mà còn có thể tương tác trực tiếp với các tế bào não thật. Những thiết bị linh hoạt, chi phí thấp này tạo ra các tín hiệu điện gần giống với tín hiệu do các tế bào thần kinh sống tạo ra, cho phép chúng kích hoạt mô não sinh học.

Trong các thí nghiệm sử dụng lát cắt não chuột, các tế bào thần kinh nhân tạo đã kích hoạt thành công phản ứng ở các tế bào thần kinh thật. Kết quả này cho thấy một mức độ tương thích mới giữa các thiết bị điện tử và hệ thần kinh sống.

Hướng tới giao diện não bộ và trí tuệ nhân tạo tiết kiệm năng lượng

Bước tiến này đưa các nhà nghiên cứu tiến gần hơn đến việc chế tạo các thiết bị điện tử có thể giao tiếp trực tiếp với hệ thần kinh. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm giao diện não-máy và các thiết bị cấy ghép thần kinh, chẳng hạn như các thiết bị có thể giúp phục hồi thính giác, thị giác hoặc vận động.

Công nghệ này cũng hướng đến một thế hệ hệ thống máy tính mới lấy cảm hứng từ bộ não. Bằng cách mô phỏng cách các tế bào thần kinh giao tiếp, phần cứng trong tương lai có thể thực hiện các tác vụ phức tạp với mức tiêu thụ năng lượng ít hơn nhiều. Bộ não vẫn là hệ thống máy tính tiết kiệm năng lượng nhất được biết đến, và các nhà khoa học hy vọng sẽ áp dụng các nguyên tắc của nó vào công nghệ hiện đại.

Nghiên cứu này sẽ được công bố vào ngày 15 tháng 4 trên tạp chí Nature Nanotechnology.

"Thế giới chúng ta đang sống ngày nay bị chi phối bởi trí tuệ nhân tạo (AI)", Mark C. Hersam của Đại học Northwestern, người đứng đầu nghiên cứu, cho biết. "Cách để làm cho AI thông minh hơn là bằng cách huấn luyện nó trên lượng dữ liệu ngày càng lớn. Quá trình huấn luyện tốn nhiều dữ liệu này dẫn đến vấn đề tiêu thụ năng lượng khổng lồ. Do đó, chúng ta phải phát triển phần cứng hiệu quả hơn để xử lý dữ liệu lớn và AI. Vì bộ não tiết kiệm năng lượng hơn máy tính kỹ thuật số gấp năm bậc độ lớn, nên việc tìm kiếm nguồn cảm hứng từ bộ não cho thế hệ điện toán tiếp theo là điều hợp lý".

Hersam là chuyên gia về điện toán lấy cảm hứng từ não bộ và đảm nhiệm nhiều vai trò tại Đại học Northwestern, bao gồm Giáo sư Walter P. Murphy về Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu tại Trường Kỹ thuật McCormick. Ông cũng là giáo sư y học tại Trường Y Feinberg thuộc Đại học Northwestern và giáo sư hóa học tại Trường Nghệ thuật và Khoa học Weinberg. Ngoài ra, ông còn là chủ nhiệm khoa Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu, giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu, và là thành viên của Viện Công nghệ Nano Quốc tế. Ông đồng chủ trì nghiên cứu này với Vinod K. Sangwan, phó giáo sư nghiên cứu tại McCormick.

Vì sao bộ não hoạt động hiệu quả hơn so với silicon truyền thống?

Máy tính hiện đại xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng bằng cách tích hợp hàng tỷ bóng bán dẫn giống hệt nhau lên các chip silicon hai chiều cứng cáp. Mỗi thành phần hoạt động theo cùng một cách, và một khi đã được sản xuất, hệ thống sẽ không thay đổi.

Não bộ hoạt động theo cách rất khác. Nó bao gồm nhiều loại tế bào thần kinh, mỗi loại có vai trò chuyên biệt, được sắp xếp thành các mạng lưới ba chiều mềm mại. Các mạng lưới này liên tục thay đổi, hình thành và điều chỉnh các kết nối khi quá trình học tập diễn ra.

"Silicon đạt được độ phức tạp bằng cách tạo ra hàng tỷ thiết bị giống hệt nhau," Hersam nói. "Mọi thứ đều giống nhau, cứng nhắc và cố định sau khi được chế tạo. Não bộ thì ngược lại. Nó không đồng nhất, năng động và có ba chiều. Để tiến theo hướng đó, chúng ta cần những vật liệu mới và những cách thức mới để chế tạo thiết bị điện tử".

Mặc dù các tế bào thần kinh nhân tạo đã được phát triển trước đây, nhưng hầu hết chúng tạo ra các tín hiệu quá đơn giản. Để đạt được hành vi phức tạp hơn, các kỹ sư thường cần đến các mạng lưới thiết bị lớn, điều này làm tăng mức tiêu thụ năng lượng.

Tài liệu in ấn giúp kích hoạt hành vi giống não bộ

Để mô phỏng tốt hơn hoạt động thần kinh thực sự, nhóm của Hersam đã chế tạo các tế bào thần kinh nhân tạo bằng vật liệu mềm, có thể in được, phù hợp hơn với cấu trúc của não. Phương pháp của họ dựa trên mực điện tử được làm từ các mảnh nano molypden disulfide (MoS₂), hoạt động như một chất bán dẫn, và graphene, đóng vai trò là chất dẫn điện. Các vật liệu này được lắng đọng lên bề mặt polymer dẻo bằng phương pháp in phun khí dung.

Trước đây, các nhà nghiên cứu coi polyme trong các loại mực này là một khuyết điểm vì nó gây cản trở hiệu suất điện. Do đó, họ đã loại bỏ nó sau khi in. Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu đã sử dụng chính đặc điểm đó để cải tiến thiết bị.

"Thay vì loại bỏ hoàn toàn polyme, chúng tôi phân hủy một phần nó," ông nói. "Sau đó, khi chúng tôi cho dòng điện chạy qua thiết bị, chúng tôi thúc đẩy quá trình phân hủy polyme tiếp tục. Quá trình phân hủy này diễn ra không đồng nhất về mặt không gian, dẫn đến sự hình thành một sợi dẫn điện, sao cho toàn bộ dòng điện bị thu hẹp vào một vùng hẹp trong không gian."

Đường dẫn điện hẹp đó tạo ra phản ứng điện đột ngột tương tự như sự phát xung của một tế bào thần kinh. Thiết bị tạo ra có thể tạo ra nhiều loại tín hiệu khác nhau, bao gồm các xung đơn lẻ, phát xung liên tục và các kiểu phát xung theo cụm, rất giống với sự giao tiếp thần kinh thực sự.

Vì mỗi nơ-ron nhân tạo có thể tạo ra các tín hiệu phức tạp hơn, nên cần ít linh kiện hơn để thực hiện các tác vụ nâng cao. Điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu quả tính toán.

Thử nghiệm tế bào thần kinh nhân tạo trên mô não thật

Để đánh giá xem các tế bào thần kinh nhân tạo có thực sự tương tác được với các hệ thống sống hay không, các nhà nghiên cứu đã hợp tác với Indira M. Raman, Giáo sư Sinh học thần kinh Bill và Gayle Cook tại Weinberg. Nhóm của bà đã áp dụng các tín hiệu nhân tạo vào các lát cắt tiểu não chuột.

Kết quả cho thấy các xung điện phù hợp với các đặc tính sinh học quan trọng, bao gồm cả thời gian và thời lượng của chúng. Những tín hiệu này kích hoạt một cách đáng tin cậy các tế bào thần kinh thực sự và kích hoạt các mạch thần kinh theo cách tương tự như hoạt động não bộ tự nhiên.

"Các phòng thí nghiệm khác đã cố gắng tạo ra các tế bào thần kinh nhân tạo bằng vật liệu hữu cơ, nhưng chúng phát xung quá chậm," Hersam nói. "Hoặc họ sử dụng oxit kim loại, quá nhanh. Chúng tôi đang ở trong phạm vi thời gian chưa từng được chứng minh trước đây đối với các tế bào thần kinh nhân tạo. Bạn có thể thấy các tế bào thần kinh sống phản ứng với tế bào thần kinh nhân tạo của chúng tôi. Vì vậy, chúng tôi đã chứng minh được các tín hiệu không chỉ có thang thời gian phù hợp mà còn có hình dạng xung phù hợp để tương tác trực tiếp với các tế bào thần kinh sống."

Sản xuất bền vững chi phí thấp và những tác động của trí tuệ nhân tạo

Ngoài hiệu suất, phương pháp mới này còn mang lại những lợi ích về môi trường và thực tiễn. Quy trình sản xuất đơn giản và tiết kiệm chi phí, phương pháp in 3D chỉ đặt vật liệu vào những nơi cần thiết, giảm thiểu chất thải.

Việc nâng cao hiệu quả năng lượng đặc biệt quan trọng khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo ngày càng đòi hỏi cao hơn. Các trung tâm dữ liệu lớn hiện nay tiêu thụ một lượng điện năng khổng lồ và cần một lượng nước đáng kể để làm mát.

"Để đáp ứng nhu cầu năng lượng của AI, các công ty công nghệ đang xây dựng các trung tâm dữ liệu công suất gigawatt được cung cấp năng lượng bởi các nhà máy điện hạt nhân chuyên dụng," Hersam nói. "Rõ ràng là mức tiêu thụ điện năng khổng lồ này sẽ hạn chế việc mở rộng quy mô điện toán hơn nữa vì khó có thể tưởng tượng một trung tâm dữ liệu thế hệ tiếp theo cần đến 100 nhà máy điện hạt nhân. Vấn đề khác là khi bạn tiêu tán hàng gigawatt điện năng, sẽ có rất nhiều nhiệt. Vì các trung tâm dữ liệu được làm mát bằng nước, AI đang gây áp lực nghiêm trọng lên nguồn cung cấp nước. Dù nhìn nhận theo cách nào, chúng ta cần phải phát triển phần cứng tiết kiệm năng lượng hơn cho AI".