未來的計算機是被制造出來的，還是被培養出來的？美國里海大學的研究人員試圖利用活體神經元，在培養皿中將神經網絡“種”出來，該研究已獲得美國國家科學基金會50萬美元資助。

未來的計算機究竟是制造出來的，還是種出來的？

這個看上去有點怪異的問題卻是美國理海大學一項新研究的核心問題。該研究的目的是設計出一個由活體細胞在培養皿中培育的神經網絡——以人類大腦和神經系統為模型的計算機系統，并對其進行編程，以計算基本的機器學習任務。

美國國家科學基金會（NSF）最近宣布，對這個項目進行50萬美元資助。該機構于9月11日宣布將資助一系列增強對大腦機制理解的相關研究，為加速新神經網絡技術開發而努力。

現在的科學家已經了解，相關生物的活神經元可以自然具備進行計算和學習的能力。在美國國家科學基金會的支持下，我們將建立一個實驗測試平臺，實現光學刺激并檢測神經元生命網絡中的活動，我們將開發算法來訓練這些神經元網絡。“

該團隊成員包括利哈伊大學生物工程副教授Yevgeny Berdichevsky以及電氣和計算機工程系的Yan Zhiyuan，團隊實現了計算機體系結構、生物工程和信號處理方面的專業知識互補。該團隊認為，這項研究可能會對神經元科學和計算機工程領域產生“變革性的影響”。

由培養皿培育出的神經網絡在執行文本識別任務

在這項研究中，研究人員將手寫數字的圖像編碼成“尖峰訓練刺激”（spike train stimuli），類似于二維碼。然后將尖峰序列的編碼應用于具有光遺傳標記的一組網絡化的體外神經元上。

在向NSF提交的資助申請中，該團隊解釋說，這項研究預計能夠幫助計算機工程師開發出會思考的固態機器設計的新方法，并可能影響其他與大腦相關的研究。

理海大學電氣和計算機工程助理教授、該項目首席研究員Guo Xiaochen

理海大學電氣和計算機工程助理教授、該項目首席研究員Guo Xiaochen（上圖）表示：“光遺傳學，圖像化光學刺激和高速光學檢測的最新進展，讓我們能夠同時刺激和記錄數千個活體神經元。

“我們希望神經科學家將能夠利用這項技術作為研究人類大腦的試驗平臺，”Berdichevsky說，他之前已經深入研究了癲癇和其他疾病的病因和解決方案。

“這項研究將研究如何穩定活體神經網絡，使得基于尖峰時間依賴可塑性（STDP）的編程協議，將所需的突觸強度印記到活體神經網絡上。我們還將研究如何從戰略上設計和應用基于STDP的協議，實現編程負載的最大化，并優化網絡狀態的收斂速度。在算法方面的研究重點則是數據表示和算法訓練，考慮到我們正在設計的各種約束。“Yan Zhiyuan說。

該團隊的項目是NSF資助的神經和認知系統創新研究的18個跨學科項目之一。NSF此次旨在四個重點領域推進基礎科學的前沿研究，分別為：神經工程和大腦啟發的概念和設計、個性和變異認知、現實復雜環境中的神經處理過程、以及數據密集型的神經科學和認知科學。