Первый шаг к электронному мозгу: российские учёные создали нейрон, похожий на живой

Российские учёные создали новый искусственный нейрон, который может изменить подход к изучению мозга и развитию нейроинтерфейсов. Разработка исследователей Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н. Г. Чернышевского (СГУ) отличается простотой конструкции и низким энергопотреблением, опережая многие зарубежные аналоги. Результаты опубликованы в научном журнале Chaos, Solitons & Fractals.

Как работает искусственный нейрон

Команда саратовских исследователей построила электронный генератор нейроноподобной активности - устройство, имитирующее поведение настоящих нейронов. Модель основана на типе ФитцХью-Нагумо, одной из классических математических схем, описывающих работу нервных клеток.

Разработчики решили упростить существующую конструкцию: уменьшили количество элементов, исключили дублирующие контуры и избыточные источники питания. Такой подход позволил снизить энергопотребление и сделать схему более стабильной. При этом учёные сохранили важнейшее свойство нейрона — импульсную активность, когда устройство генерирует короткие всплески сигнала, похожие на нервные импульсы в биологических системах.

"Когда мы выбросили из схемы почти всё лишнее, мы придумали очень интересный трюк с диодом в цепи операционного усилителя, который существенно улучшил характеристики устройства", — рассказал аспирант кафедры системного анализа и автоматического управления СГУ Лев Такаишвили.

Почему это важно? В отличие от сложных и дорогостоящих аналогов, новая схема может быть легко воспроизведена в лабораторных условиях. Это открывает путь для масштабных экспериментов с нейронными сетями и прототипами искусственного интеллекта на аппаратном уровне.

От теории к реальному устройству

По словам профессора кафедры системного анализа и автоматического управления СГУ Ильи Сысоева, команда провела полный цикл разработки - от теоретической модели до физического образца.

"У нас есть математическая модель, имитационная модель, построенная в симуляторе схем ngSPICE, и натурная реализация. Мы собрали уже целых четыре устройства", — отметил Сысоев.

Учёные добились трёх ключевых результатов:

1. Упростили схему без потери основных колебательных режимов.

2. Сделали генерацию импульсной, приближенной к реальной работе нейрона.

3. Добавили модульность, что позволит объединять несколько устройств в нейронные сети.

Такой подход обеспечивает гибкость в настройке и масштабировании — от отдельных ячеек до целых нейромоделей.

Потенциал применения

Профессор кафедры динамического моделирования и биомедицинской инженерии СГУ Владимир Пономаренко пояснил, что новая схема может применяться не только в академических исследованиях. Она потенциально полезна для нейропротезирования, создания биоинтерфейсов, а также для обучения нейросетей на аппаратном уровне.

Чем отличается аппаратный нейрон от программного? Программные модели существуют только в цифровой форме, в то время как аппаратные повторяют физическую логику нейрона — с задержками, шумами и колебаниями, характерными для живых систем. Это делает их ценными для экспериментов, где важны естественные свойства динамики.

Кроме того, такие схемы можно применять в робототехнике, где требуется адаптивное поведение без мощных вычислительных систем. Простота устройства даёт шанс создавать автономные сенсорные узлы, реагирующие на стимулы почти как настоящие нервные клетки.

Простота против сложности

Создание эффективных искусственных нейронов долгое время было задачей, где инженеры стремились к усложнению. Саратовская команда пошла противоположным путём — минимизация ради эффективности. Отказ от избыточных элементов не ухудшил, а улучшил качество сигналов.

Почему иногда упрощение даёт лучший результат? Лишние элементы создают шум, увеличивают энергозатраты и делают поведение схемы менее предсказуемым. Когда конструкция становится компактной, устойчивость системы растёт, а реакция на внешние воздействия становится точнее.

Такой принцип близок к биологическим системам: нервные клетки тоже экономны, выполняют максимум функций с минимумом энергии. Поэтому разработка саратовских исследователей может считаться шагом к биоинженерной оптимизации - созданию устройств, подчинённых тем же законам, что и живая природа.

Возможности для будущих исследований

Новый искусственный нейрон открывает перспективы для экспериментов в трёх направлениях:

• Изучение мозга - моделирование процессов возбуждения и торможения.

• Нейропротезирование - создание адаптивных интерфейсов для восстановления функций нервной системы.

• Искусственный интеллект - разработка гибридных систем, сочетающих биологические принципы и электронику.

А что если соединить сотни таких нейронов в сеть? Тогда можно будет наблюдать эффекты коллективного поведения, аналогичные биологическим процессам памяти и обучения. Это поможет не только понять природу сознания, но и создать энергоэффективные интеллектуальные устройства нового поколения.

Между биологией и инженерией

Работа саратовских учёных — пример того, как фундаментальная наука пересекается с технологией. Они объединили подходы из физики, математики и биомедицинской инженерии, чтобы приблизиться к созданию электронных аналогов живых клеток.

Такое исследование ставит перед наукой вопрос: насколько далеко техника может подойти к живой природе, не утратив её принципов? Пока ответ в том, что путь лежит не через усложнение, а через понимание сути — динамики, ритмов и гармонии систем.