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科幻场景正加速变为现实。日本东北大学等团队近日在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表重磅研究，首次成功训练培养皿中的大鼠活体神经元网络，完成生成正弦波、三角波乃至混沌信号等复杂计算任务，标志着生物计算与脑机融合领域取得里程碑式突破。
AI生成
研究团队利用微流控芯片技术，将大鼠皮层神经元精准分区定植，既保持细胞秩序又允许相互连接，构建出稳定的生物神经网络（BNN）。通过 26400 通道高密度微电极阵列，研究人员实时记录神经元电信号，经滤波解码后转化为输出；再将误差信号以电脉冲形式回输，形成闭环反馈回路，结合 FORCE 学习算法持续优化性能。
实验显示，该系统不仅能稳定生成 4 秒至 30 秒不同时长的周期信号，更成功复现洛伦兹吸引子混沌轨迹，三维预测与目标信号相关性超 0.8，展现出强大的高维动力学特性。与传统硅基芯片相比，活体神经元具备超低功耗、强自适应、自修复等天然优势，能效比远超现有 AI 硬件。
“这证明活体神经元网络不仅是生命系统，更可作为革命性计算资源。” 项目负责人山本英敏教授表示，该技术为破解大脑工作机制提供新路径，也为低功耗生物计算芯片、脑机接口、药物筛选与神经疾病模拟开辟全新方向。
目前系统仍存在 330 毫秒延迟、长期稳定性不足等局限。团队计划优化算法、缩短反馈延迟，推动技术向实用化迈进。业内评价，此次突破打通生物神经与机器学习壁垒，预示 “生物 - 硅基混合智能” 时代加速到来，或将重塑未来计算与人工智能产业格局。
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