Ученые Курчатовского института создали протез на мемристорах для спинного мозга

На модерации Отложенный

Ученые из Курчатовского института совместно с коллегами из Казанского федерального университета разработали модель, предназначенную для создания нейропротезов для пациентов с повреждениями спинного мозга. Их разработка основана на использовании мемристоров и обладает возможностью самообучения.

Специалисты из Курчатовского комплекса, работающие в области нано-, био-, инфо-, когнитивных и социогуманитарных технологий, а также природоподобных технологий, занимаются созданием устройств на основе мемристоров. Эти аналоговые микроэлектронные компоненты способны имитировать синаптическую пластичность, характерную для нейронов мозга. Синапс — это контакт между нейронами, через который передается сигнал с разной эффективностью в зависимости от условий. Например, при запоминании информации связи между нейронами усиливаются, что приводит к более эффективной передаче импульсов.

Исследователи записали активность групп нервных клеток в модельной нейронной сети, управляющей движением одной из конечностей животного.

Затем они заменили разорванные синаптические связи между этими группами нейронов на мемристоры, которые обучились передавать сигналы с определенной пропускной способностью. Эти полимерные электрохимические мемристоры изменяют свое сопротивление под воздействием ионного заряда, что позволяет им регулировать передачу сигналов.

С помощью стимулирующих сигналов и обратной сенсорной связи от моделируемой конечности устройство настраивает необходимую проводимость в нейронной сети. Созданная модель способна самообучаться, адаптируясь к сенсорным откликам, генерируемым моделируемой конечностью при нормальном движении. Ученые уверены, что такие самообучаемые мемристивные устройства помогут восстановить естественную двигательную активность у людей с повреждениями спинного мозга.

На данный момент исследователи из Курчатовского института проводят тестирование своей разработки в новых модельных условиях, более приближенных к реальным.