- «Google Фото» теперь редактирует снимки по... (5780)
- Модернизированная версия классического... (5435)
- Представлена домашняя зарядная станция... (5891)
- Расходы ИИ-отрасли к 2030 году могут... (5119)
- По 500 машин в минуту: новый Huawei Aito M7... (6590)
- Православный мессенджер «Зосима» запущен в... (5580)
- Kia Sorento Hybrid 2026 получил версию... (6273)
- Yakuza Kiwami 3 выйдет с переводом на... (5747)
- Названы смартфоны с лучшими экранами,... (5353)
- Сотни пользователей iPhone 17, iPhone 17... (5488)
- Финальная One UI 8.0 с Android 16 пришла на... (5796)
- Microsoft испытала охлаждение чипов через... (4659)
- Honda в России отмечает 77 лет. «СберАвто»... (5647)
- Microsoft также предлагает охлаждать чипы... (5268)
- OnePlus 11 получил улучшенную анимацию,... (5763)
- Компактный и очень мощный адаптер для... (5388)
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...