日本团队用大鼠神经元打造 AI 计算系统 可自主生成复杂时序信号

日本东北大学与未来大学研究团队近日成功训练大鼠皮层神经元，结合实时机器学习框架构建出‘闭环储备池计算’系统。该系统无需外部输入，即可自主学习并生成周期性及混沌波形，执行 AI 计算任务。

团队通过 PDMS 微流控薄膜约束神经元连接，将胞体限制在 128 个微孔中并以微通道连接，构建格型和分层网络结构，显著降低神经元间相关性，提升网络动力学维度。测试显示格型网络表现优异，能生成多种波形并逼近洛伦兹吸引子，预测信号与目标相关性超 0.8。

不过该技术存在性能瓶颈，训练停止后自主运行误差增加，反馈延迟限制快速波形追踪能力。团队计划通过专用硬件降低延迟，拓展其在脑机接口和神经假体设备中的应用。