西北大学研制可打印人工神经元，成功激活活体脑细胞

来自美国西北大学的研究团队开发出一种可打印式的人工神经元，其不仅能模仿真实神经元的运作，还能与生物脑细胞进行直接通讯。这些结构灵活且造价低廉的设备，能发出极为接近活体神经元的电信号，从而激发生物脑组织的活动。该研究成果已于4月15日刊登在《自然-纳米技术》期刊上。

在针对小鼠脑组织的切片实验中，人工神经元成功诱导了真实神经元的反应。这证明了电子设备与活体神经系统之间有着极高的兼容性。

这项技术有望在脑机接口和神经修复领域发挥重要作用，比如用于修复听觉、视觉或运动功能的植入式设备。同时，它也为受大脑启发的下一代计算系统指明了发展路径。通过模拟神经元的信息传递机制，未来的硬件设备有望在能耗更低的情况下完成复杂的运算任务。

“目前，我们的世界正被人工智能（AI）所主导。”项目带头人、西北大学的Mark C. Hersam指出，“为了让AI更加智能，我们需要海量的数据来训练它。这种数据密集型的训练方式会导致巨大的能源消耗。因此，我们必须开发出更高效的硬件来处理大数据和AI任务。考虑到大脑的能效比数字计算机高出五个数量级，从大脑中汲取灵感来研发下一代计算技术具有重大意义。”

现代计算机通过在刚性二维硅芯片上集成数十亿个功能相同的晶体管，来应对不断增长的工作负荷。每个组件都执行相同的任务，且一旦制造完成，整个系统就保持固定状态。

大脑的工作模式则完全不同。它由多种类型的神经元构成，每种神经元都有其特定的功能，并排列成柔软的三维网络结构。这些网络是动态变化的，会随着学习过程的形成而调整其连接方式。

“硅基芯片通过集成数十亿个相同的器件来实现复杂性，”Hersam解释道，“这些器件都是一样的，制造完成后保持刚性且状态固定。而大脑则截然相反，它具有异质性、动态性和三维结构。要向这个方向发展，需要新的材料和电子制造工艺。”

虽然之前已经有人工神经元存在，但大多数只能产生过于简单的信号。为了实现更复杂的功能，工程师通常需要构建庞大的器件网络，但这会增加能耗。

为了更真实地模拟神经活动，Hersam团队采用了一种更接近大脑结构的柔软可印刷材料。该方法依赖于由二硫化钼纳米片和石墨烯制成的电子墨水——二硫化钼作为半导体，石墨烯作为导体。这些材料通过气溶胶喷射印刷技术沉积在柔性聚合物基底上。

过去，研究人员将墨水中的聚合物视为缺陷，因为它会干扰电性能，因此在印刷后将其去除。但在本研究中，该团队利用这一特性来提升器件性能。

“当我们向器件通入电流时，会进一步促使聚合物分解。这种分解是以空间不均匀的方式进行的，形成了导电细丝，从而使所有电流集中在一个狭窄的区域内，”Hersam表示。

这种狭窄的导电路径会产生类似神经元放电的突发电响应。由此制造的器件能够产生多种信号，包括单次尖峰、持续放电和爆发式放电模式，与真实的神经通信极为相似。

由于每个人工神经元都能产生更复杂的信号，完成高级任务所需的组件数量将大幅减少，有望显著提高计算效率。

为了评估人工神经元是否能真正与活系统交互，研究人员将人工信号应用于小鼠小脑切片。结果显示，这些信号能够可靠地激活真实神经元，并以类似自然大脑活动的方式触发神经回路。

除了性能优越外，这种方法还具有环保和实用的优势。其制造工艺简单且成本低廉，增材印刷技术仅在需要的地方沉积材料，从而减少了材料浪费。

“为了满足AI的能源需求，科技公司正在建造由专用核电站供电的千兆瓦级数据中心，”Hersam说，“显然，这种巨大的能耗将限制计算技术的进一步升级——很难想象下一代数据中心需要100座核电站供电。另一个问题是，消耗千兆瓦级电力会产生大量热量。由于数据中心依赖水冷却，AI正给水资源供应带来巨大压力。无论从哪个角度看，我们都需要为AI研发更高效的硬件。”

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41565-026-02149-6