Przełom: Nowy sztuczny neuron mówi językiem mózgu, rewolucjonizując AI i medycynę

• Bio-kompatybilny sztuczny neuron: Inżynierowie z UMass Amherst stworzyli sztuczny neuron, który odzwierciedla elektryczne zachowanie biologicznych komórek mózgowych. Działa przy napięciu ~0,1 wolta, czyli w tym samym zakresie napięć co ludzkie neurony, co pozwala mu „mówić” elektrycznym językiem mózguscitechdaily.com, umass.edu.
• Bezpośrednia komunikacja z żywymi komórkami: Ten syntetyczny neuron może bezpośrednio łączyć się z żywymi neuronami, wymieniając sygnały w czasie rzeczywistym. W testach laboratoryjnych połączył się z komórką biologiczną i przetwarzał sygnały tej komórki, skutecznie interpretując jej stan – to pierwszy taki przypadek dla sztucznych neuronów theregister.com, nature.com.
• Zbudowany z nanodrutów bakteryjnych: Urządzenie wykorzystuje memrystor (tranzystor pamięciowy) wykonany z białkowych nanodrutów bakterii Geobacter. Te pochodzące z organizmów nanodruty przewodzą prąd przy ultra-niskim zużyciu energii, umożliwiając powstawanie impulsów podobnych do neuronów przy zużyciu zaledwie piko dżuli energii scitechdaily.com. Zaangażowane jest sygnalizowanie jonowe, co oznacza, że sztuczny neuron reaguje na chemiczne neuroprzekaźniki podobnie jak prawdziwy neuron nature.com.
• Kto i kiedy: Innowację opracowali doktorant Shuai Fu oraz prof. Jun Yao z UMass Amherst wraz z multidyscyplinarnym zespołem. Ich recenzowane badanie zostało opublikowane w Nature Communications 29 września 2025 roku umass.edu, scitechdaily.com, a komunikat prasowy uczelni ogłosił przełom 30 września 2025 roku.
• Dlaczego to ma znaczenie: Działając na poziomach napięć i mocy charakterystycznych dla mózgu, te sztuczne neurony mogą zrewolucjonizować obliczenia neuromorficzne – komputery działające z wydajnością podobną do mózgu – oraz umożliwić powstanie nowych bioelektronicznych urządzeń medycznych. Eksperci twierdzą, że to przełom w łączeniu krzemu i biologii, co może prowadzić do ultrawydajnego sprzętu AI oraz implantów lub urządzeń noszonych, które bezproblemowo komunikują się z układem nerwowym theregister.com, bath.ac.uk.

Czym jest sztuczny neuron i jak działa?

Sztuczny neuron zespołu z UMass Amherst to w zasadzie miniaturowy elektroniczny neuron, który zachowuje się jak prawdziwy. Fizycznie zbudowany jest ze specjalnego urządzenia memrystorowego – elementu elektrycznego, którego opór może się zmieniać w zależności od przepływu prądu w przeszłości (stąd „rezystor pamięci”). W przeciwieństwie do typowych tranzystorów krzemowych, ten memrystor został zaprojektowany do pracy przy bardzo niskich napięciach i prądach, porównywalnych z tymi w neuronach naszego mózgu nature.com. Kluczowym materiałem jest nanodrut białkowy pozyskiwany z Geobacter sulfurreducens, bakterii znanej z produkcji przewodzących nanowłókienek. Te bio-nanodruty zapewniają sztucznemu neuronowi przyjazny jonom, wysoce wydajny kanał przewodzenia, pozwalając mu przesyłać sygnały przy ułamku mocy wymaganej przez konwencjonalną elektronikę scitechdaily.com.

Funkcjonalnie sztuczny neuron naśladuje zachowanie impulsowe naturalnych neuronów. Neurony komunikują się za pomocą krótkich impulsów napięciowych („potencjałów czynnościowych”) i integrują napływające sygnały w czasie. Konstrukcja oparta na memrystorze odtwarza to: potrafi integrować słabe sygnały elektryczne i, po osiągnięciu progu, generuje impuls napięciowy o wartości ok. 0,1 V – mniej więcej takiej, jak impuls neuronu biologicznego umass.edu. Ponieważ urządzenie działa w tym samym zakresie napięć i czasów co prawdziwe neurony, jego sygnał nie zakłóca ani nie rozjeżdża się z sygnałami biologicznymi. Innymi słowy, „strzela” jak prawdziwa komórka mózgowa, ale na elektronicznym chipie.

Kolejnym godnym uwagi aspektem jest to, że sztuczny neuron może być chemicznie modulowany podobnie jak prawdziwy neuron. Naukowcy informują, że reaguje na sygnały chemiczne przypominające neuroprzekaźniki w swoim otoczeniu, dostosowując swoją aktywność w sposób zbliżony do tego, jak prawdziwe neurony są regulowane przez substancje chemiczne (proces znany jako neuromodulacja) nature.com. Oznacza to, że urządzenie nie tylko naśladuje elektryczne zachowanie neuronów w izolacji – potrafi także interpretować chemiczne „wiadomości” (takie jak jony czy neuroprzekaźniki) i odpowiednio zmieniać swoje wyładowania. Dzięki tej funkcji sztuczny neuron rzeczywiście „mówi” elektrochemicznym językiem mózgu, a nie tylko impulsami elektrycznymi.

Krótko mówiąc, sztuczny neuron z UMass to bioinspirowany, nanoskali elektroniczny neuron. Integruje memrystor z nanodrutem Geobacter, który pozwala mu generować autentyczne, podobne do neuronów impulsy przy ultraniskim zużyciu energii. Ta konstrukcja realizuje długo poszukiwany cel inżynierii neuromorficznej: dopasowanie podstawowych parametrów biologicznych neuronów – od napięcia i częstotliwości impulsów po energię na impuls – w jednym urządzeniu nature.com. W praktyce to tak, jakby miniaturowa komórka mózgowa została odtworzona za pomocą sprzętu, zdolna do obliczeń i komunikacji jak prawdziwa.

Odczytywanie języka mózgu: jak komunikuje się z prawdziwymi neuronami

Wielkim przełomem tego osiągnięcia jest to, że sztuczny neuron może bezpośrednio komunikować się z żywymi, biologicznymi neuronami na ich zasadach. W eksperymentach zespół połączył swój sztuczny neuron z prawdziwą komórką biologiczną i wykazał dwukierunkową wymianę sygnałów: sztuczny neuron potrafił „słuchać” sygnałów elektrycznych komórki i je interpretować, a potencjalnie także stymulować komórkę w odpowiedzitheregister.com. Według naukowców urządzenie przetwarzało sygnały komórki w czasie rzeczywistym i było w stanie „interpretować stany komórki” na podstawie tych sygnałów theregister.com. Innymi słowy, potrafiło odczytać, co biologiczny neuron „mówi” poprzez swoją aktywność elektryczną – skutecznie rozumiejąc język mózgu oparty na impulsach napięciowych.

Powód, dla którego ten bezpośredni interfejs jest możliwy, sprowadza się do kompatybilnych cech sygnału. Neurony biologiczne działają za pomocą przepływu jonów, które powodują zmiany napięcia rzędu zaledwie kilkudziesięciu miliwoltów. Tradycyjna elektronika wykorzystuje znacznie większe napięcia i wyłącznie prądy elektronowe, co utrudnia bezpośrednie sprzężenie – to tak, jakby próbować krzyczeć do szeptacza. Wcześniejsze sztuczne neurony wymagały 10× większego napięcia (≥0,5 V) niż prawdziwe neurony i dlatego nie mogły być bezproblemowo podłączone do tkanki nerwowej bez jej zakłócania scitechdaily.com, umass.edu. Neuron UMass rozwiązał ten problem, obniżając napięcie robocze do 0,1 V – mniej więcej tyle, ile wynoszą impulsy prawdziwych neuronów umass.edu. Jak zauważył prof. Jun Yao, wcześniejsze próby mogłyby „przestraszyć” żywe neurony swoim wyższym napięciem, podczas gdy nasz działa na tym samym poziomie, co neurony w naszych ciałach umass.edu. Ta zgodność oznacza, że wyjścia i wejścia sztucznego neuronu są rozpoznawalne dla prawdziwych neuronów — nie jest potrzebne tłumaczenie ani duże wzmocnienie.

Co więcej, ponieważ sztuczny neuron może również reagować na sygnały chemiczne oparte na jonach, nie jest ograniczony tylko do sprzężenia elektrycznego. Neurony w mózgu komunikują się nie tylko za pomocą impulsów elektrycznych, ale także za pośrednictwem neuroprzekaźników (przekaźników chemicznych). Nanodrutowy memrystor urządzenia UMass może współdziałać z jonami i cząsteczkami, skutecznie umożliwiając sygnalizację opartą na jonach wewnątrz urządzenia nature.com. Można sobie wyobrazić na przykład napływ wapnia lub impuls dopaminy (jako przykłady neurochemikaliów) wpływające na stan sztucznego neuronu, tak jak wpływałyby na prawdziwą komórkę. Ta dwumodalna kompatybilność (elektryczna i chemiczna) naprawdę pozwala sztucznemu neuronowi „mówić językiem mózgu” na wszystkich płaszczyznach.

Praktycznym rezultatem jest to, że ten sztuczny neuron mógłby zostać włączony do biologicznych obwodów nerwowych i rozumiałyby się nawzajem. To coś na wzór stworzenia cyborgicznego obwodu: żywe komórki i neurony oparte na krzemie wymieniające informacje bez zakłóceń. Zilustrowano to we wcześniejszych demonstracjach koncepcyjnych – na przykład w 2020 roku naukowcy połączyli krzemowe neurony z żywym neuronem szczura przez internet, pokazując, że sztuczne układy mogą stymulować i odpowiadać na sygnały biologicznego neuronu w pętli singularityhub.com. Teraz zespół z UMass osiągnął taką integrację w czasie rzeczywistym w laboratorium, fizycznie łącząc jeden sztuczny neuron z komórką. Krzem i biologia mogą teraz mówić tym samym językiem elektrycznym, jak ujęto to w jednym z raportów ground.news. Ta możliwość otwiera drzwi do hybrydowych sieci biologiczno-elektronicznych, w których sztuczne neurony mogą wpasować się w żywy obwód nerwowy, słuchając, rozmawiając i adaptując się tak jak natywna komórka.

Kto to opracował i kiedy?

Ten nowatorski sztuczny neuron został opracowany przez zespół inżynierów z University of Massachusetts Amherst, kierowany przez prof. Juna Yao (profesor nadzwyczajny inżynierii elektrycznej i komputerowej) oraz Shuai Fu (doktorant, główny autor badania) umass.edu. Współpracowali z kilkoma innymi naukowcami, w tym ekspertami z dziedziny nanotechnologii i mikrobiologii. Warto zauważyć, że wśród współautorów znajduje się Derek R. Lovley, mikrobiolog znany z pionierskich badań nad bakteriami Geobacter nature.com. Udział Lovleya jest zrozumiały, biorąc pod uwagę wykorzystanie nanodrutów białkowych Geobacter w tym urządzeniu – jego wcześniejsze odkrycia dotyczące przewodzących właściwości tych nanodrutów położyły podwaliny pod tę bioelektroniczną innowację.

Zespół opublikował swoje odkrycia po recenzji naukowej w Nature Communications 29 września 2025 roku scitechdaily.com. Tytuł publikacji, „Konstrukcja sztucznych neuronów z parametrami funkcjonalnymi w pełni odpowiadającymi wartościom biologicznym”, odzwierciedla istotę ich osiągnięcia scitechdaily.com. Następnego dnia, 30 września 2025 roku, UMass Amherst wydał komunikat prasowy, aby ogłosić przełom opinii publicznej umass.edu. Wiadomość szybko przyciągnęła uwagę mediów naukowych. SciTechDaily opublikowało artykuł zatytułowany „Naukowcy tworzą sztuczny neuron, który ‘mówi’ językiem mózgu” 4 października 2025 roku scitechdaily.com, a także Forbes opisał tę historię, podkreślając, że te neurony podobne do mózgowych działają na „napięciu ludzkiego mózgu” ground.news.

Projekt ten opiera się na wielu latach wcześniejszych badań prowadzonych przez zespół prof. Yao nad rozwojem elektroniki inspirowanej biologią. Wcześniej Yao i współpracownicy eksperymentowali już z nanodrutami Geobacter w różnych urządzeniach – od zasilanej potem baterii biofilmowej, przez „elektroniczny nos” wykrywający choroby, aż po generator zasilany wilgocią, który pozyskuje elektryczność z powietrzaumass.edu. Wynalazki te pokazały niezwykłą wydajność elektroniki opartej na nanodrutach. Mając takie doświadczenie, zespół był gotowy zmierzyć się ze „świętym Graalem” sztucznych neuronów. Łącząc platformę memrystorów nanodrutowych Yao z wiedzą z zakresu neurobiologii, Shuai Fu i zespół zdołali rozwiązać problem dopasowania niskonapięciowego, impulsowego zachowania neuronu. Efektem była pierwsza sztuczna neuronowa struktura sprzętowa, która spełnia wszystkie kryteria wierności biologicznej (napięcie, kształt impulsu, czas, energia, reakcja chemiczna), pozostając jednocześnie urządzeniem inżynieryjnym nature.com.

Finansowanie badań pochodziło z agencji, w tym U.S. Army Research Office, National Science Foundation (NSF), National Institutes of Health oraz Alfred P. Sloan Foundation umass.edu. Takie wsparcie podkreśla szerokie zainteresowanie potencjałem tej technologii – od zastosowań obronnych (np. interfejsy mózg-maszyna dla żołnierzy) po nauki podstawowe i medycynę. Interdyscyplinarny charakter zespołu i finansowania pokazuje, że nie był to odosobniony wysiłek – znajduje się on na skrzyżowaniu neuroscience, bioengineering, nanotechnology, and computing.

Dlaczego to ważne: implikacje dla neuronauki, medycyny i AI

Ta innowacja jest znacząca na wielu płaszczyznach, zwiastując istotne konsekwencje dla technologii komputerowej, badań nad mózgiem oraz zastosowań medycznych:

• Ultrawydajne obliczenia (neuromorficzna AI): Sztuczny neuron może pomóc computers run with brain-like efficiency. Dzisiejsze komputery i systemy AI zużywają znacznie więcej energii niż ludzki mózg. (Na przykład trenowanie lub uruchamianie dużego modelu językowego może pochłaniać millions of watts, podczas gdy ludzki mózg zużywa tylko ~20 watów do wykonywania złożonych zadań scitechdaily.com.) Budując komputery z neuronów naśladujących mózg, które działają na tym samym niskim poziomie zużycia energii, moglibyśmy osiągnąć nową klasę “green” AI hardware. “Nasz mózg przetwarza ogromne ilości danych, ale zużycie energii jest bardzo, bardzo niskie, zwłaszcza w porównaniu… z dużym modelem językowym jak ChatGPT,” zauważył główny autor Shuai Fu umass.edu. Ta różnica w wydajności była ogromnym wyzwaniem; jak argumentował prof. Surya Ganguli ze Stanfordu w 2024 roku, musimy “to rethink the entire technology stack from electrons to algorithms in order to really go from megawatts to watts” theregister.com. Sztuczny neuron z UMass to namacalny krok w tym kierunku – dosłownie sprowadza elementy obliczeniowe do skali watts-from-megawatts, wykorzystując strategie mózgu w zakresie niskonapięciowego przetwarzania analogowego. W praktyce, układy takich sztucznych neuronów mogą tworzyć neuromorficzne chipy, które uruchamiają algorytmy AI przy ułamku energii zużywanej przez dzisiejsze układy krzemowe, umożliwiając potężną AI w urządzeniach przenośnych lub zmniejszając ślad węglowy centrów danych.
• Bezpośrednie interfejsy mózg-komputer: Ponieważ te sztuczne neurony mogą komunikować się bezpośrednio z żywymi komórkami, oferują nowe podejście do interfejsów mózg-komputer i neuroprotez. Możemy wyobrazić sobie integrację sztucznych neuronów z układem nerwowym pacjenta w celu naprawy lub poprawy funkcji. Na przykład w przypadkach urazu rdzenia kręgowego lub chorób neurodegeneracyjnych sztuczne neurony mogłyby być wszczepiane, aby zastąpić uszkodzone obwody nerwowe i przywrócić ścieżki komunikacji. Wcześniejsze badania wskazywały na taki kierunek – w 2019 roku zespół kierowany przez University of Bath zademonstrował krzemowe neurony, które dokładnie odwzorowywały reakcje neuronów szczura i zasugerował, że mogą być używane w implantach medycznych do leczenia chorób przewlekłych bath.ac.uk. Te układy działały przy zużyciu nanowatów mocy, co jest idealne dla implantów bath.ac.uk. Urządzenie UMass dodaje kluczową możliwość interakcji w czasie rzeczywistym z prawdziwymi komórkami. Może to przełożyć się na „inteligentne” implanty, które nie tylko stymulują tkanki (jak obecne rozruszniki serca czy stymulatory głębokiego mózgu), ale także słuchają i dostosowują się do sygnałów zwrotnych z ciała. Na przykład inteligentny rozrusznik serca zbudowany ze sztucznych neuronów mógłby wykrywać sygnały zwrotne z układu nerwowego i na bieżąco dostosowywać stymulację serca – dokładnie tak, jak robi to naturalny układ nerwowy bath.ac.uk. Podobnie neuroprotezowe kończyny mogłyby osiągnąć bardziej naturalną kontrolę i czucie, jeśli neurony interfejsu dzielą właściwości sygnałów natywnych dla mózgu.
• Noszona i minimalnie inwazyjna bioelektronika: Nawet poza w pełni wszczepianymi urządzeniami, ta technologia może ulepszyć zewnętrzne monitory zdrowia i interfejsy. Dzisiejsze czujniki noszone (do EEG, EKG, sygnałów mięśniowych itp.) często wymagają złożonego wzmacniania i energochłonnej elektroniki, aby przekształcić słabe sygnały elektryczne ciała w dane cyfrowe. Dzięki sztucznym neuronom działającym na tym samym poziomie co te słabe biosygnały, można by zbudować znacznie prostszą elektronikę noszoną. „Za każdym razem, gdy [dzisiejsze urządzenia] wykrywają sygnał z naszego ciała, muszą go elektrycznie wzmocnić, aby komputer mógł go przeanalizować… ten krok zwiększa zużycie energii i złożoność. Czujniki zbudowane z naszych niskonapięciowych neuronów mogłyby obyć się bez jakiegokolwiek wzmacniania,” wyjaśnił prof. Jun Yao umass.edu. Wyobraź sobie plaster na skórę lub miniaturowy implant, który bezpośrednio rozmawia z twoimi nerwami – odczytuje sygnały, a nawet wysyła je z powrotem – wszystko przy minimalnym zużyciu baterii. To mogłoby umożliwić ciągłe monitorowanie zdrowia lub nowe urządzenia terapeutyczne działające przez długi czas na małych źródłach zasilania (a nawet pozyskujące energię z ciała). Zasadniczo bioelektronika stałaby się bardziej płynnie zintegrowana z naszą fizjologią, ponieważ bariera tłumaczenia sygnałów zostaje usunięta.
• Postępy w badaniach nad neuronauką: Z naukowego punktu widzenia posiadanie sztucznego neuronu, który tak wiernie naśladuje prawdziwe, daje badaczom potężny system modelowy. Neuronaukowcy mogliby używać tych urządzeń do budowy sieci hybrydowych (łączących żywe neurony i sztuczne), aby testować hipotezy dotyczące funkcjonowania mózgu. Ponieważ sztuczne neurony można precyzyjnie kontrolować i obserwować, stanowią one stabilny zamiennik neuronów biologicznych w eksperymentach. Badacze mogliby badać, jak sieci się tworzą, uczą lub regenerują, wymieniając lub dodając sztuczne neurony. Dodatkowo fakt, że sztuczny neuron może raportować o „stanach komórkowych” theregister.com sugeruje, że mógłby być używany jako biosensor w czasie rzeczywistym do monitorowania zdrowia lub aktywności komórek. Na przykład można by podłączyć sztuczny neuron do hodowanej komórki mózgowej lub skrawka tkanki i pozwolić mu monitorować subtelne zmiany w wzorcach wyładowań komórki lub środowisku chemicznym, potencjalnie sygnalizując, gdy komórka jest pod wpływem stresu lub reaguje na lek. Mogłoby to przyspieszyć badania w dziedzinie neurofarmakologii lub modelowania chorób, łącząc elektroniczne odczyty z reakcjami żywej tkanki w bardziej naturalny sposób.
• Sieci neuromorficzne i nie tylko: W dłuższej perspektywie takie osiągnięcia zacierają granicę między sieciami biologicznymi a sztucznymi. Możemy zobaczyć komputery neuromorficzne złożone z milionów tych niskoprądowych sztucznych neuronów, rozwiązujące problemy w sposób niedostępny dla klasycznych komputerów. Mogłyby one doskonale radzić sobie z zadaniami podobnymi do pracy mózgu – rozpoznawaniem wzorców, uczeniem się z nieustrukturyzowanych danych itp. – przy znacznie mniejszym zużyciu energii, umożliwiając zaawansowaną sztuczną inteligencję w urządzeniach mobilnych lub brzegowych. Z drugiej strony, w medycynie można sobie wyobrazić neuro-hybrydy, w których lekarze wprowadzają sieci sztucznych neuronów do organizmu, aby wzmocnić lub naprawić funkcje nerwowe (na przykład sztuczny przeszczep sieci neuronowej do przywracania obwodów pamięci utraconych w wyniku choroby Alzheimera w przyszłości). Choć takie zastosowania są na razie spekulatywne, osiągnięcie zespołu z UMass to krok milowy. Dostarcza ono sprzętowego dowodu koncepcji, że sztuczne i biologiczne neurony mogą naprawdę porozumiewać się ze sobą płynnie. To wzbudziło entuzjazm, że zbliżamy się do przyszłości, w której urządzenia obliczeniowe i ludzki układ nerwowy będą interoperacyjne na fundamentalnym poziomie – przyszłości komputerów naśladujących mózg, a być może także mózgów wspomaganych komputerowo.

Komentarze i reakcje ekspertów

Sami badacze podkreślają znaczenie dopasowania do własnego „sprzętu” mózgu. „Poprzednie wersje sztucznych neuronów wykorzystywały 10 razy wyższe napięcie – i 100 razy więcej mocy – niż ta, którą stworzyliśmy,” zauważa prof. Jun Yao, wskazując, dlaczego wcześniejsze próby nie mogły skutecznie współpracować z biologią umass.edu. Dla porównania, nowe urządzenie działa przy „zaledwie 0,1 wolta, czyli mniej więcej tyle, ile neurony w naszych ciałach,” mówi Yao, podkreślając przełom w parytecie napięcia umass.edu. To właśnie niskonapięciowa praca pozwala sztucznemu neuronowi bezpiecznie łączyć się z żywymi komórkami, nie uszkadzając ich ani nie tracąc informacji. Yao przewiduje szerokie zastosowania tej technologii, od komputerów inspirowanych biologią po bezpośrednie interfejsy z ciałem: „Istnieje szeroki zakres zastosowań… od przeprojektowania komputerów według zasad inspirowanych biologią, po urządzenia elektroniczne, które mogłyby komunikować się bezpośrednio z naszym ciałem,” powiedział serwisowi informacyjnemu UMass umass.edu.

Shuai Fu, doktorant, który kierował pracami, ujął to w kategoriach wydajności mózgu w porównaniu z obecnym AI. „Nasz mózg przetwarza ogromne ilości danych… ale zużycie energii jest bardzo, bardzo niskie, zwłaszcza w porównaniu z ilością prądu potrzebną do uruchomienia dużego modelu językowego, takiego jak ChatGPT,” powiedział Fu umass.edu. To porównanie podkreśla motywację stojącą za badaniami: zmniejszenie ogromnej różnicy energetycznej między inteligencją biologiczną a sztuczną. Udowadniając, że sztuczny neuron może działać w ramach „budżetu energetycznego” mózgu, Fu i współpracownicy wskazują drogę do bardziej zrównoważonych, mózgo-podobnych systemów AI. To kwestia, której nie przeoczyli zewnętrzni eksperci. Surya Ganguli, fizyk i badacz AI z Uniwersytetu Stanforda (niezaangażowany w prace UMass), podkreślał, że osiągnięcie wydajności energetycznej na poziomie mózgu w informatyce może wymagać przemyślenia naszych urządzeń od podstaw. Powiedział, że musimy „przemyśleć cały stos technologiczny – od elektronów po algorytmy, aby naprawdę przejść z megawatów na waty” theregister.com. Sztuczny neuron z UMass jest doskonałym przykładem tej zasady – przemyślając podstawowy komponent elektroniczny (na poziomie „elektronu”, można by rzec), aby działał jak neuron, zespół wykonał skok w stronę paradygmatu watowego, który popierają Ganguli i inni.

Eksperci z dziedziny bioelektroniki i neurobiologii również są entuzjastycznie nastawieni. Chociaż nie wypowiadają się bezpośrednio o urządzeniu z UMass, pionierzy badań nad sztucznymi neuronami od dawna oczekiwali takich postępów. Już w 2019 roku, gdy inny zespół zbudował neurony oparte na krzemie, prof. Alain Nogaret z University of Bath nazwał to „zmianą paradygmatu” i zwrócił uwagę na ogromny potencjał implantów medycznych ze względu na ultraniskie zapotrzebowanie na energię bath.ac.uk. W środowisku panuje przekonanie, że sztuczne neurony, które naprawdę zachowują się jak prawdziwe, mogą zrewolucjonizować zarówno inżynierię neuromorficzną, jak i opiekę zdrowotną. „Projektowanie sztucznych neuronów, które reagują na sygnały elektryczne z układu nerwowego jak prawdziwe neurony, było głównym celem medycyny od dziesięcioleci,” stwierdzono w komunikacie prasowym Bath z 2019 roku bath.ac.uk – cel ten został teraz w pełni osiągnięty dzięki osiągnięciu UMass.

Komentatorzy zewnętrzni również podkreślają ekscytującą konwergencję biologii i technologii. Publicyści technologiczni opisali neuron z UMass jako przybliżający nas do interfejsów „cyborgów”, ponieważ wykracza poza nieporęczne elektrody w kierunku prawdziwych syntetycznych neuronów komunikujących się z ludzkimi komórkami theregister.com. Można wyczuć, że jest to fundamentalny element budulcowy przyszłych innowacji. Jak zauważono w jednej z relacji, „Krzem i biologia mogą teraz mówić tym samym językiem elektrycznym.” ground.news Ta harmonia może umożliwić wszystko – od zaawansowanych interfejsów mózg-maszyna po nowe rodzaje biologicznych obliczeń. Osiągnięcie to spotkało się więc z optymizmem, że wchodzimy w nową erę, w której granica między żywą tkanką a systemami elektronicznymi się zaciera.

Podsumowując, zgodnie z opinią ekspertów sztuczny neuron z UMass Amherst stanowi znaczący kamień milowy. Potwierdza długo poszukiwany koncept (prawdziwy odpowiednik bionicznego neuronu) i otwiera praktyczne możliwości. Twórcy podkreślają jego bezprecedensową biokompatybilność i wydajność, a niezależni eksperci chwalą konsekwencje dla nowego spojrzenia na obliczenia i leczenie ciała. To osiągnięcie, które współgra z wielkimi ambicjami – inteligentniejszą AI, lepszymi terapiami schorzeń neurologicznych i głębszym zrozumieniem samego mózgu – a wszystko to możliwe dzięki zaprojektowanej komórce, która mówi w ojczystym języku mózgu.

Kontekst: Podobne przełomy i trwające badania

Dążenie do połączenia zalet neuronów z elektroniką trwa od lat, a osiągnięcie UMass opiera się na kilku ważnych kamieniach milowych:

• Krzemowe neurony dla medycyny (2019): Pod koniec 2019 roku zespół kierowany przez University of Bath ogłosił stworzenie pierwszych sztucznych neuronów na krzemowych chipach, które zachowują się dokładnie jak prawdziwe bath.ac.uk. Udało im się wiernie odtworzyć pełne zachowanie elektryczne wybranych neuronów szczura (np. komórek serca i mózgu) w formie chipu. Co ważne, te krzemowe neurony zużywały jedynie 140 nanowatów mocy – około jednej miliardowej mocy typowego mikroprocesora, odzwierciedlając niesamowitą wydajność biologii bath.ac.uk. Ten przełom, opublikowany również w Nature Communications, został okrzyknięty jako mający „ogromny potencjał dla urządzeń medycznych leczących choroby przewlekłe”bath.ac.uk. Dzięki reagowaniu na bodźce jak prawdziwe neurony, takie chipy mogłyby potencjalnie zastępować uszkodzone neurony; na przykład zespół wyobrażał sobie inteligentne rozruszniki serca reagujące na informacje zwrotne z układu nerwowego w czasie rzeczywistym bath.ac.uk. Badanie z Bath podjęło to wyzwanie poprzez zaawansowane modelowanie matematyczne dynamiki neuronów i projektowanie układów analogowych bath.ac.uk. Jednak te wczesne krzemowe neurony, choć ultraoszczędne energetycznie, nie wykazały jeszcze bezpośredniego sprzężenia z żywymi komórkami. Neuron z UMass rozwija tę linię badań, osiągając biokompatybilne sygnalizowanie i reakcję chemiczną, co może znacznie ułatwić rzeczywistą integrację z systemami biologicznymi.
• Hybrydowe sieci sztuczno-biologiczne (2020): Znaczący dowód koncepcji pojawił się w 2020 roku, kiedy międzynarodowy zespół połączył sztuczne i biologiczne neurony w trzech krajach, tworząc hybrydową sieć neuronową. Wykorzystując „krzemowy neuron kolcowy” w Szwajcarii, sztuczną synapsę opartą na memrystorze w Wielkiej Brytanii oraz żywy neuron szczura we Włoszech, wykazali, że sygnały mogą być przekazywane i przetwarzane przez łańcuch mieszający żywe i sztuczne węzły singularityhub.com. Co niezwykłe, ta sieć była w stanie naśladować podstawową regułę uczenia się (formę długotrwałego wzmocnienia, będącego podstawą pamięci) całkowicie za pomocą rozproszonych sztucznych i biologicznych komponentów singularityhub.com. Eksperyment ten pokazał, że sztuczne neurony i synapsy rzeczywiście mogą komunikować się z prawdziwymi neuronami, aby wykonywać funkcję poznawczą. Wykorzystano standardowe połączenia internetowe do pokonania odległości, cyfryzując sygnały biologiczne na potrzeby transportu singularityhub.com. Osiągnięcie UMass przybliża tę koncepcję do rzeczywistości w warunkach lokalnych: zamiast wirtualnego połączenia mamy teraz fizyczny sztuczny neuron, który można podłączyć bezpośrednio do biologicznego obwodu na miejscu. Hybrydowa sieć z 2020 roku była zapowiedzią, że taka integracja jest możliwa; neuron UMass z 2025 roku czyni ją praktyczną, ponieważ tak dokładnie dopasowuje charakterystyki sygnału biologicznego, że nie jest konieczna rozbudowana konwersja sygnału.
• Zaawansowane materiały neuromorficzne (2023): Inne zespoły badawcze eksplorują różne podejścia do sztucznych neuronów, mające na celu poprawę obliczeń. W 2023 roku naukowcy z University of Oxford, IBM Research Europe i University of Texas opracowali atomowo cienkie neurony z materiałów 2D, które mogą przetwarzać zarówno sygnały elektryczne, jak i optyczne ox.ac.uk. Poprzez układanie ultracienkich warstw (grafen, MoS₂, WS₂), stworzyli urządzenia, które zawierają zarówno ścieżki feedforward, jak i feedback, podobnie jak złożone obwody mózgowe, i zademonstrowali je w modelach sieci neuronowych ox.ac.uk. Opublikowane w Nature Nanotechnology, to badanie nie dotyczyło interfejsowania z biologicznymi neuronami, lecz przesuwania granic sprzętu do obliczeń neuromorficznych – czyniąc sztuczne neurony potężniejszymi i bardziej zbliżonymi do mózgu pod względem obliczeń (na przykład umożliwiając uczenie się poprzez sygnały zwrotne, a nie tylko jednokierunkowy przepływ) ox.ac.uk. Wspólnym motywem z neuronem UMass jest dążenie do uchwycenia wielowymiarowych zdolności prawdziwych neuronów (niskie zużycie energii, sygnalizacja analogowa, bogata dynamika) w urządzeniach stworzonych przez człowieka. Sukces zespołu Oxford/IBM z materiałami 2D pokazuje inny aspekt tej dziedziny: wykorzystanie nowatorskich nanomateriałów do osiągnięcia funkcji podobnych do mózgu. Tymczasem zespół UMass użył biologicznego nanomateriału (bakterialnego przewodu), aby osiągnąć wydajność zbliżoną do mózgu. Razem te wysiłki podkreślają dynamiczny, zbieżny obszar badań, gdzie spotykają się nauka o materiałach, biologia i inżynieria komputerowa.
• Interfejsy bioelektroniczne: Szeroka dziedzina bioelektroniki obejmuje różne urządzenia, które mają na celu tłumaczenie między sygnałami elektronicznymi a biologicznymi – od implantów ślimakowych, które łączą się z nerwami słuchowymi, po elektrody interfejsów mózg-komputer. Tym, co wyróżnia nową generację sztucznych neuronów, jest to, że same funkcjonują jak neurony, a nie tylko stymulują lub rejestrują neurony. Może to oznaczać przejście od elektrod (które są zasadniczo biernymi przewodami) do aktywnych zamienników lub dodatków neuronów w obwodach nerwowych. Skupienie zespołu UMass na eliminacji niedopasowania napięcia i mocy rozwiązuje jeden z największych problemów wskazywanych w badaniach nad biointerfejsami: niekompatybilność sygnałów i nieefektywność energetyczną przy łączeniu mokrej biologii z suchą elektroniką umass.edu. Rozwiązując ten problem, utorowali drogę do bardziej zaawansowanej integracji. Przyszłe badania prawdopodobnie będą opierać się na tym, łącząc sieci sztucznych neuronów z prawdziwymi sieciami neuronowymi, testując funkcjonowanie w żywych organizmach i skalując technologię.

Podsumowując, stworzenie sztucznego neuronu przypominającego ludzki mózg na UMass Amherst opiera się na wcześniejszych przełomach, jednocześnie znacząco posuwając stan wiedzy naprzód. Łączy ono medyczny potencjał zaobserwowany w krzemowych neuronach z 2019 roku (wiernie odwzorowujących biologiczne odpowiedniki i energooszczędnych) z interaktywnymi możliwościami, na które wskazywały hybrydowe eksperymenty z 2020 roku (dwukierunkowa komunikacja z prawdziwymi komórkami). Dodając do tego nowatorskie podejście materiałowe, widać wyraźnie, że to osiągnięcie jest kamieniem milowym w rozwijającym się obszarze technologii inspirowanej mózgiem. Na całym świecie naukowcy ścigają się, by odkryć tajemnice wydajności i adaptacyjności mózgu. Dzięki temu osiągnięciu naukowcy mają teraz przekonujący dowód, że możemy budować sztuczne neurony, które są równie oszczędne i sprawne jak te prawdziwescitechdaily.com, theregister.com. Konsekwencje – inteligentniejsza sztuczna inteligencja, lepsze naprawy mózgu i głębsza synergia człowiek-maszyna – sprawiają, że jest to naprawdę ekscytujący krok naprzód w nauce i inżynierii.

Źródła i dalsza lektura:

Forbes (3 paź 2025) – “Scientists Create Brain-Like Neurons That Run On Human Brain Voltage” (podsumowanie dostępne przez Ground News) ground.news.University of Bath News (3 gru 2019) – “World first as artificial neurons developed to cure chronic diseases” bath.ac.uk.Singularity Hub (10 mar 2020) – “Scientists Linked Artificial and Biological Neurons in a Network — and Amazingly, It Worked” singularityhub.com.University of Oxford News (5 maj 2023) – “Artificial neurons mimic complex brain abilities for next-generation AI computing” ox.ac.uk ox.ac.uk.

• Shuai Fu et al., Nature Communications (wrzesień 2025) – „Konstrukcja sztucznych neuronów o parametrach funkcjonalnych w pełni odpowiadających wartościom biologicznym”scitechdaily.com, nature.com.
• UMass Amherst News (30 września 2025) – „Inżynierowie z UMass tworzą pierwsze sztuczne neurony, które mogą bezpośrednio komunikować się z żywymi komórkami”umass.edu.
• SciTechDaily (4 października 2025) – „Naukowcy tworzą sztuczny neuron, który ‘mówi’ językiem mózgu”scitechdaily.com.
• The Register (30 września 2025) – „Marzenia o cyborgach bliżej rzeczywistości dzięki energooszczędnemu sztucznemu neuronowi”theregister.com.
Forbes (3 paź 2025) – “Scientists Create Brain-Like Neurons That Run On Human Brain Voltage” (podsumowanie dostępne przez Ground News) ground.news.University of Bath News (3 gru 2019) – “World first as artificial neurons developed to cure chronic diseases” bath.ac.uk.Singularity Hub (10 mar 2020) – “Scientists Linked Artificial and Biological Neurons in a Network — and Amazingly, It Worked” singularityhub.com.University of Oxford News (5 maj 2023) – “Artificial neurons mimic complex brain abilities for next-generation AI computing” ox.ac.uk ox.ac.uk.