Các kỹ sư tại Đại học Northwestern (Hoa Kỳ) đã phát triển thành công các nơ-ron nhân tạo có khả năng tương tác hiệu quả với các tế bào não sống. Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trên tạp chí khoa học uy tín Nature Nanotechnology.
Thành tựu mới
Các thiết bị mới này là những nơ-ron nhân tạo được chế tạo bằng công nghệ in phun khí dung (aerosol jet printing). Công nghệ này cho phép phun "mực điện tử" — loại vật liệu đặc biệt dùng để in mạch điện — chính xác lên các vị trí cần thiết trên nền polyme dẻo. Nhờ đó, các thiết bị tạo ra có đặc tính mềm mại và tương đồng với các mô sinh học.
Điểm khác biệt cốt lõi của phát minh này nằm ở khả năng tạo ra các tín hiệu điện phức tạp, tương tự như cách các nơ-ron thực thụ vận hành. Khác với hầu hết các phiên bản nhân tạo trước đây vốn chỉ tạo ra những xung điện đơn giản, nơ-ron mới có thể tái hiện nhiều loại hoạt động khác nhau: từ các xung đơn lẻ, chuỗi tín hiệu cho đến các mô hình hoạt động ngắt quãng.
Cơ chế hoạt động
Các nhà khoa học đã tận dụng đặc tính của polyme để làm lợi thế cho nghiên cứu. Thông thường, vật liệu này bị loại bỏ trong các hệ thống phỏng não vì nó cản trở dòng điện. Tuy nhiên, trong trường hợp này, polyme được phân hủy một phần, và khi có dòng điện chạy qua, nó tiếp tục phân hủy không đồng đều. Kết quả là tạo ra một kênh dẫn điện hẹp, phát ra phản ứng điện sắc nét, mô phỏng chính xác hoạt động của một nơ-ron thật.
Minh chứng về hiệu quả
Để kiểm chứng khả năng tương tác của nơ-ron nhân tạo với mô sống, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm chúng trên các lát cắt tiểu não của chuột. Các tín hiệu điện từ nơ-ron nhân tạo đã kích hoạt phản ứng ở các nơ-ron thật — không chỉ trùng khớp về mặt thời gian mà còn tương đồng về hình dạng xung điện. Điều này khẳng định rằng thiết bị thực sự có thể kích khởi hoạt động của các mạch thần kinh.
Ưu điểm của công nghệ
Các nơ-ron in này sở hữu hiệu suất năng lượng cực cao. Nhờ sự đa dạng của tín hiệu, một nơ-ron đơn lẻ loại này có thể mã hóa nhiều thông tin hơn so với các nơ-ron nhân tạo thông thường trong các hệ thống tính toán hiện nay. Điều này giúp giảm số lượng linh kiện cần thiết và tiết kiệm năng lượng so với các mô hình AI mới nhất vốn đòi hỏi năng lực tính toán khổng lồ.
Công nghệ in giúp giảm thiểu chất thải vì vật liệu chỉ được sử dụng tại đúng những vị trí cần thiết. Các thiết bị thành phẩm có chi phí tương đối thấp và quy trình sản xuất đơn giản.
Ứng dụng trong tương lai
Các tác giả nghiên cứu tin rằng nơ-ron in có thể trở thành nền tảng cho:
- các giao diện não-máy thế hệ mới;
- phục hình thần kinh để khôi phục thính giác, thị giác hoặc khả năng vận động;
- các hệ thống tính toán hoạt động theo nguyên lý gần gũi với não bộ con người.
Công nghệ có khả năng tương tác trực tiếp với nơ-ron có thể thúc đẩy sự giao thoa giữa các mô sống và hệ thống điện tử. Khi đó, các thiết bị sẽ không còn là vật thể "bên ngoài" cơ thể mà hoạt động như một phần mở rộng của hệ thần kinh. Điều này sẽ thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận trong điều trị các bệnh thần kinh và phục hồi chức năng cơ thể.
Các nơ-ron mới có khả năng mã hóa nhiều thông tin hơn trên một đơn vị đơn lẻ, giúp tiềm năng cắt giảm tổng số linh kiện trong hệ thống. Điều này mở đường cho các thiết bị nhỏ gọn và rẻ tiền hơn. Nếu công nghệ này được mở rộng quy mô, các phép tính phức tạp có thể trở nên dễ tiếp cận hơn đối với doanh nghiệp nhỏ và lĩnh vực y tế. Kết quả là AI có thể lan tỏa nhanh chóng hơn ra ngoài phạm vi của các tập đoàn công nghệ lớn.
Bối cảnh: Tại sao điều này lại quan trọng vào lúc này?
Trí tuệ nhân tạo đang tiêu tốn ngày càng nhiều năng lượng: sự tăng trưởng của các mô hình và dữ liệu làm gia tăng áp lực lên các trung tâm dữ liệu, hệ thống làm mát và lưới điện. Đây không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn là bài toán về môi trường.
Trong điện tử truyền thống, hiệu suất năng lượng thường được cải thiện bằng cách tăng số lượng bóng bán dẫn và tối ưu hóa kiến trúc chip, nhưng phương pháp này đang dần chạm tới các giới hạn vật lý và kinh tế. Các nhà khoa học đang tìm kiếm giải pháp thay thế bằng cách lấy cảm hứng từ não bộ sinh học — một trong những "thiết bị tính toán" hiệu quả nhất, có khả năng xử lý thông tin phức tạp với mức tiêu thụ năng lượng cực thấp. Nỗ lực tái tạo các nguyên lý hoạt động của não bộ trong điện tử được gọi là tính toán phỏng não (neuromorphic computing).
Những hướng tiếp cận này đã bắt đầu bước ra khỏi phòng thí nghiệm. Vào tháng 2 năm 2026, một trung tâm đã được khai trương tại Texas, nơi sử dụng các hệ thống mô phỏng hoạt động của nơ-ron để tính toán.
Phát minh này đánh dấu một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của giao diện não-máy và tính toán hiệu năng cao thế hệ mới, kết nối những thành tựu của kỹ thuật sinh học, điện tử và khoa học thần kinh.
