Британські науковці провели незвичайний експеримент, під час якого підключили вирощені в лабораторії мініатюрні структури людського мозку до комп’ютерної системи та використали їх для обробки інформації. Живі нейрони отримували електричні сигнали, що відповідали літерам шрифту Брайля, а спеціальний алгоритм визначав символи за активністю клітин. Коли дослідники об’єднали сигнали трьох таких «міні-мізків», точність розпізнавання досягла 83%. Результати дослідження вчених Бристольського університету опублікували 16 жовтня 2026 року в науковому журналі Frontiers in Artificial Intelligence. Відкриття може стати одним із кроків до створення комп’ютерів, які поєднуватимуть електроніку з живими нейронами.
У Великій Британії створили систему з живими нейронами
Дослідники Бристольського університету продемонстрували можливість передавати інформацію від електронних датчиків до живих нейронних структур, вирощених у лабораторії. Для експерименту використовували так звані мозкові органоїди — тривимірні скупчення клітин, які відтворюють окремі особливості людського мозку. Кожен такий органоїд має діаметр менш ніж один міліметр і містить близько 10 тисяч нейронів разом із допоміжними клітинами.
Попри назву «міні-мізки», ці структури не є повноцінними мозками. Вони не мають складної будови людського головного мозку та не демонструють свідомого мислення. Однак нейрони всередині органоїдів здатні обмінюватися електричними імпульсами й реагувати на зовнішню стимуляцію.
Саме цю властивість учені використали, щоб перевірити, чи можна передавати інформацію через живу нейронну мережу, а потім розпізнавати її за допомогою комп’ютера.
Як «міні-мізки» допомогли прочитати шрифт Брайля
Шрифт Брайля — система письма, у якій літери представлені комбінаціями рельєфних крапок. Його використовують люди з порушеннями зору. Учені обрали цю систему для експерименту, оскільки кожен символ має чіткий тактильний малюнок, який можна зафіксувати сенсором.
Дослідники створили послідовність обробки інформації:
Роботизований тактильний датчик зчитував рельєфні комбінації 26 літер англійського алфавіту.
Комп’ютер перетворював отримані дані на електричні сигнали.
Імпульси передавалися через електроди до живих мозкових органоїдів.
Нейрони реагували на подразнення, створюючи характерні електричні сигнали.
Алгоритм машинного навчання аналізував цю активність і визначав, якій літері вона відповідає.
Таким чином, інформація проходила через живу нейронну структуру, а комп’ютер відновлював її на основі зафіксованої реакції клітин.
Важливо, що самі органоїди не читали символи свідомо. Вони реагували на електричні стимули, тоді як розпізнавання виконувала комп’ютерна програма.
Мозкові органоїди підвищили точність розпізнавання до 83%
Одним із найцікавіших результатів експерименту стала різниця між роботою одного органоїда та трьох одночасно.
Точність розпізнавання літер Брайля
Результати лабораторного експерименту Бристольського університету, 2026 рік.
Коли вчені використовували один органоїд, комп’ютер правильно класифікував приблизно 61% символів.
Після об’єднання результатів трьох органоїдів точність зросла до 83%.
Поки дослідники не можуть остаточно пояснити причину такого покращення. Одна з гіпотез полягає в тому, що різні нейронні структури по-різному реагують на однакові сигнали. Їхні відповіді можуть доповнювати одна одну, дозволяючи алгоритму точніше розпізнавати інформацію. Водночас індивідуальні відмінності між органоїдами ускладнюють створення стабільних і передбачуваних біологічних обчислювальних систем.
Живі нейрони допомогли відрізняти сигнали від шуму
Під час додаткового експерименту дослідники навмисно додавали до сигналів штучні перешкоди. Метою було перевірити, наскільки надійно система розпізнає символи, коли інформація спотворена.
Науковці порівняли два способи обробки даних: безпосереднє розпізнавання комп’ютером і класифікацію сигналів після їхнього проходження через живі нейронні структури.
Результат виявився несподіваним. Система з трьома органоїдами краще витримувала певні типи штучних перешкод, ніж алгоритм, який працював безпосередньо зі спотвореними електричними сигналами.
Це свідчить, що реакція живої нейронної мережі може зберігати корисну інформацію навіть за наявності шуму. Однак такий результат поки підтверджений лише для конкретної лабораторної задачі. Він не означає, що біологічні комп’ютери вже перевершують традиційні електронні системи.
Навіщо вчені хочуть створювати комп’ютери з живими клітинами
Головна мета подібних досліджень — розроблення біогібридних обчислювальних систем.
Сучасні комп’ютери використовують кремнієві процесори, тоді як людський мозок обробляє інформацію за допомогою складної мережі нейронів. Однією з переваг біологічного мозку є його енергоефективність. За оцінками науковців, людський мозок споживає приблизно 20 ватів потужності. Водночас великі обчислювальні системи штучного інтелекту потребують значно більших енергетичних ресурсів. Саме тому дослідники вивчають можливість використання живих нейронів як додаткових обчислювальних елементів.
У перспективі такі технології можуть знайти застосування в робототехніці, системах розпізнавання сенсорних сигналів та експериментальних обчислювальних платформах. Проте в нинішньому дослідженні вчені не вимірювали перевагу біогібридної системи за енергоспоживанням. До того ж живі клітини потребують спеціального середовища, живлення та обладнання для підтримання їхньої життєдіяльності.
Чи можуть живі «міні-мізки» навчитися думати
Автори дослідження наголошують, що експеримент не довів здатності органоїдів до самостійного навчання. Нейронні структури отримували сигнали та відповідали на них, проте науковці не встановили, чи змінювалася їхня поведінка внаслідок накопиченого досвіду.
Наступним етапом стане перевірка реакцій органоїдів на складніші тактильні подразники. Зокрема, дослідники планують використовувати різні текстури, краї предметів та інші характеристики дотику.
У перспективі вони хочуть створити замкнену систему зі зворотним зв’язком, у якій нейронна структура отримуватиме інформацію про результат власної реакції. Це дозволить перевірити, чи здатні такі біологічні системи змінювати відповіді на основі попереднього досвіду.
Наразі дослідження демонструє лише можливість передавання та збереження інформації в живих нейронних мережах. Попри ці обмеження, експеримент став важливим кроком у вивченні взаємодії між біологічними клітинами та електронними пристроями.
