- Пять ошибок на миллион логических операций —... (5266)
- Новая статья: Топ-10 смартфонов до 20 тысяч... (5552)
- Пять ошибок на миллион логических операций —... (4612)
- Глина против радиации: «Росатом» запустил... (5069)
- Энтузиаст собрал холодильник на... (5087)
- Asus начала поставки первой в мире... (5336)
- «Сделал кирпич из 1980-х на замену своему... (5127)
- Новое поколение Xbox стоит ожидать только... (5671)
- Airbus готовит совершенно новый самолет на... (5458)
- «Яндекс» не сбавляет обороты даже несмотря... (5776)
- Microsoft ограничит возможности файловой... (6015)
- Альтернатива Android от Huawei подошла к... (5236)
- Динамичный шутер The Finals получил... (5019)
- Учёные готовятся к повторению Тунгусского... (5254)
- GTA VI ещё не вышла, а её купили уже более 6... (5174)
- В США придумали магнитно-акустический... (5134)
Учёные создали 3D-печатную модель мозга для изучения нейронных сетей
Дата: 2025-02-01 23:53
Учёные Делфтского технического университета в Нидерландах разработали 3D-печатную модель мозга, которая позволяет нейронам расти и формировать сети, подобно тому, как это происходит в реальном мозге. Эта разработка использует крошечные наностолбики для имитации мягкой нервной ткани и волокон внеклеточного матрикса мозга.
Традиционные чашки Петри, используемые для выращивания клеток, плоские и жёсткие, что не соответствует мягкой, волокнистой среде мозга. Команда создала массивы наностолбиков с помощью двухфотонной полимеризации – метода 3D-печати с наноточностью. Эти столбики, каждый из которых в тысячу раз тоньше человеческого волоса, расположены как крошечные леса на поверхности.
Иллюстрация: нейросеть DALL-E 3 Изменяя ширину и высоту столбиков, исследователи настроили их эффективный модуль сдвига, механическое свойство, которое ощущают клетки при перемещении по поверхности микро- или наноструктур. «Это обманывает нейроны, заставляя их "думать", что они находятся в мягкой, похожей на мозг среде, хотя сам материал наностолбиков жёсткий», – объясняет руководитель исследования доцент Анджело Аккардо.
Для проверки модели учёные вырастили три различных типа нейронных клеток на наностолбиках. В отличие от традиционных плоских чашек Петри, где нейроны росли в случайных направлениях, на 3D-печатных массивах наностолбиков все три типа клеток росли более организованно, формируя сети под определёнными углами.
Исследование также выявило новые данные о конусах роста нейронов – структурах, направляющих растущие нейроны при поиске новых соединений. На наностолбиках конусы роста направляли длинные отростки во всех направлениях, что больше напоминает процессы в реальном мозге.
Георг Фламуракис, первый автор исследования, отмечает, что созданная среда способствовала созреванию нейронов. Нейронные клетки-предшественники, выращенные на столбиках, показали более высокий уровень маркера зрелых нейронов по сравнению с клетками на плоских поверхностях.
Разработанная модель может предложить новые возможности для изучения различий между здоровыми нейронными сетями и сетями, связанными с неврологическими расстройствами, такими как болезнь Альцгеймера, Паркинсона и расстройства аутистического спектра.
Подробнее на iXBT
Предыдущие новости
Ни гамма-всплеск, ни сверхновая: астрономы обнаружили новый тип космического взрыва
В апреле 2024 года космический рентгеновский телескоп «Эйнштейн», разработанный Китайской академией наук в сотрудничестве с Европейским космическим агентством и Институтом внеземной физики Макса Планка, зафиксировал необычное космическое событие, получившее обозначение EP240408A. Международная команда астрономов провела тщательное исследование этого явления с использованием...
Квантовая физика помогла создать сверхточный атомный термометр
Учёные из Национального института стандартов и технологий США (NIST) сообщили о создании наиболее точного и не требующего калибровки атомного термометра, который может найти применение в науке, космосе и производстве. Работа прибора строится на принципах квантовой физики и поэтому безупречна. Современные научные термометры требуют длительной калибровки и даже в этом случае...
Искусственный интеллект помогает ловить гравитационные волны: новый метод анализа данных LIGO на пути к разгадке тайн Вселенной
Учёные Калифорнийского университета в Риверсайде разработали новый метод машинного обучения для анализа данных гравитационно-волновой обсерватории LIGO. Исследователи представили свою работу на недавнем семинаре IEEE по большим данным, продемонстрировав новый подход к поиску закономерностей во вспомогательных каналах данных Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой...
Никакого чуда китайская нейросеть DeepSeek из себя не представляет? Затраты на её обучение могли быть в 400 раз выше заявленных
Возможно, китайская языковая модель DeepSeek, запуск которой обвалил фондовый рынок США и привёл к падению капитализации Nvidia на невероятные 600 млрд долларов, на самом деле обошлась китайской компании не в разы, а на порядки дороже, чем сообщалось. создано DALL-E Напомним, затраты на обучение модели якобы составили всего 5-6 млн долларов, что поражает на фоне сотен...