تراشه CMOS جدید هاروارد، گامی بزرگ در نقشهبرداری اتصالات مغزی
به گزارش مدیاتی:تحقیقات علمی در حوزه علوم اعصاب و مهندسی الکترونیک همواره در جستوجوی راهحلهایی برای درک بهتر عملکرد مغز و توسعه فناوریهای نوین هستند. یکی از دستاوردهای جدید در این زمینه، نقشهبرداری بیش از ۷۰ هزار اتصال سیناپسی با استفاده از تراشه CMOS پیشرفتهای است که توسط محققان دانشگاه هاروارد طراحی و توسعه یافته است. این تراشه به محققان این امکان را میدهد که ارتباطات پیچیده بین نورونها را با دقت بیسابقهای شبیهسازی و مطالعه کنند. این پیشرفت نه تنها به درک بهتر فرآیندهای عصبی کمک خواهد کرد، بلکه میتواند گامی بزرگ در جهت ساخت دستگاههای عصبی و مصنوعی هوشمندتر باشد. در این مقاله، به بررسی این تراشه و اهمیت آن در نقشهبرداری دقیق از اتصالات سیناپسی خواهیم پرداخت.
تراشه CMOS جدید هاروارد
پژوهشگران دانشگاه هاروارد با طراحی یک تراشه CMOS پیشرفته، موفق به نقشهبرداری بیش از ۷۰ هزار اتصال سیناپسی بین نورونهای مغز موش شدهاند. این دستاورد که در مجله Nature منتشر شده، نقطه عطفی در تحقیقات علوم اعصاب به شمار میرود و امکان بررسی دقیق ارتباطات نورونی را با دقتی بینظیر فراهم میکند.
ویژگیهای منحصربهفرد تراشه CMOS
این تراشه CMOS مجهز به ۴۰۹۶ آرایه الکترود میکروحفرهای است که به پژوهشگران اجازه میدهد فعالیت الکتریکی سلولهای عصبی متعدد را به طور همزمان ثبت کنند. این ویژگی در مقایسه با روشهای دیگر، مزایای بسیاری دارد:
بررسی دقیقتر: برخلاف میکروسکوپ الکترونی که فقط قادر به تصویربرداری از اتصالات سیناپسی است، این تراشه میتواند سیگنالهای الکتریکی عبوری از آنها را نیز اندازهگیری کند.
پوشش گستردهتر: در مقایسه با تکنیک patch-clamp electrode که تنها تعداد محدودی از نورونها را پوشش میدهد، این فناوری امکان نظارت بر هزاران نورون را به صورت همزمان فراهم میکند.
کاربردهای بالقوه این فناوری
کاربردهای بالقوه این فناوری
به گفته پژوهشگران، این تراشه به دانشمندان کمک میکند تا نحوه تعامل نورونها را در مقیاسی وسیع بررسی کرده و تأثیر این تعاملات را بر فرآیندهای ذهنی پیچیده، مانند تفکر و یادگیری، تحلیل کنند. از جمله کاربردهای بالقوه این فناوری میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
آموزش هوش مصنوعی: شناخت نحوه عملکرد مغز میتواند الهامبخش توسعه سیستمهای هوش مصنوعی پیشرفتهتر باشد.
توسعه تراشههای هوش مصنوعی کارآمد: با الگوبرداری از ساختار و عملکرد مغز، میتوان تراشههایی ساخت که قادر به پردازشهای پیچیده با مصرف انرژی کمتر باشند.
مطالعات سلامت روان: این فناوری میتواند در مطالعات مرتبط با سلامت روان مورد استفاده قرار گیرد و به دانشمندان در درک بهتر تأثیر اختلال در عملکرد اتصالات سیناپسی بر ادراک ذهنی کمک کند.
چالشها و چشمانداز آینده
با وجود این دستاورد بزرگ، هنوز چالشهای بسیاری در راه است. یکی از مهمترین این چالشها، تحلیل حجم عظیم دادههای بهدستآمده است. با این حال، پژوهشگران در حال توسعه طراحی جدیدی هستند که بتواند در یک مغز زنده مورد استفاده قرار گیرد.
در صورت موفقیت این پروژه در نقشهبرداری از مغز زنده، این فناوری میتواند تحولی در حوزههای مختلف ایجاد کند و به درک عمیقتر از نحوه عملکرد مغز و توسعه فناوریهای پیشرفتهتر در زمینه علوم اعصاب و هوش مصنوعی منجر شود.
