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姜谷粉丝 2026-05-20 09:42
天津大学医学部医学院的一间实验室内,一台小车正在缓慢移动,时而停顿,时而转向,每次避障的路线都不同。
“控制它的是计算机吗?”记者问。
“是,也不是。”天津大学教授、脑机交互与人机共融海河实验室片上脑机接口方向负责人李晓红说。数米外,只见恒温培养箱里,一颗直径仅毫米级、乳白色的肉球状物体悬浮在培养皿中,“这是我们培养的‘生物大脑’,它贴在芯片表面,通过导线与机器人相连。”李晓红说,有了它,协同智能交互系统就有了“生物计算机”的雏形。
给机器培养一个由干细胞发育而来、“活”的“生物大脑”,多年以来,李晓红和她的同事们,在持续尝试这件极为“科幻”的事,探索一条不同于传统硅基计算的全新智能路径。
李晓红曾是一名神经内科医生,在多年工作中,她曾亲眼见到脑机接口技术帮助失语患者,通过计算机将大脑意念转化为文字,恢复与他人的交流。“很多疾病,医生能用的方法有限,但工程方法却带来了希望。”李晓红说,正是这份临床体验,让她萌生了将生物脑与机器结合的念头。
2019年,李晓红进入天津大学工作,彼时,学校在脑机接口领域有研究基础,但多聚焦于硬件与算法。“如果完全转向一个不熟悉的工程领域,我的优势在哪?”反复讨论后,结合实验室的整体部署和自己所在团队的研究,李晓红的攻坚方向逐渐清晰:自己深耕的干细胞技术,正是培育脑类器官的基础,能否用干细胞在培养皿里“种”出一个类似人脑的结构,再让该结构通过脑机接口与机器交互?“想法刚提出来时,大家觉得既科幻又艰难。”李晓红回忆。
另辟路径,意味着从零开始。从筛选合适的人源干细胞,到精准控制培养环境、诱导其分化为脑类器官,每一步都是全新的挑战。“我们不是制造一个微型大脑,而是培育一个具备基本神经元网络、能产生和响应电信号的‘生物芯’。”李晓红说。
更难的是“对话”。如何让“大脑”“看见”世界并“表达”意图?研究团队与南方科技大学等单位紧密合作,打造一套名为“MetaBOC”的智能交互系统,形成了“培养—记录—训练—控制”的完整链条。团队成员邵文威副教授向记者展示:脑类器官被精心放置于一个布满数千个微型电极的芯片上,电极实时捕捉着神经元发出的微弱电信号——屏幕上,一道道波峰骤然跃起,那是神经元的“脉冲”,是类似生物脑思考产生的“字节”。
“雷达就是它的‘眼睛’,看到障碍物后,距离信息被编码成电信号刺激脑类器官;脑类器官处理后产生的响应信号,再被解码为机器人的运动指令。”李晓红进一步解释,“这模仿的正是我们人体‘感受—思考—行动’的基本逻辑。”整个过程,科研人员并不预设具体指令,只是通过反复训练,引导其学会避障。
实验显示:一个未经训练的“生物芯”,接到避障任务后,5到10分钟,避障成功率可超过50%;连续训练4天后,成功率可稳定在80%以上。
谈及未来,李晓红既充满希望,又坦言“道阻且长”。当前,脑类器官的规模(约10万个神经元)与芯片的电极密度,还远不能与拥有约千亿个神经元的人脑相比。“但如果我们可以解决营养供给等难题,让其长得更大,让电极更精细地连接更多神经元,它或许能够做更多事情。”李晓红认为,生物计算的最大魅力在于其超低功耗和高效学习潜力,这在深海、深空或应急救援等极端受限环境下意义重大。
无菌培养箱里,承载计算希望的“生物大脑”,仍在悄然生长。

姜谷粉丝 2026-05-20 09:43
给机器装上会思考的"生物大脑":从科幻走向现实
近年来,科学家正在探索一条颠覆传统硅基计算的全新智能路径——用真实的生物神经元为机器打造"活"的大脑。这项技术让机器拥有了类似生物的思考、学习和适应能力。

🔬 核心技术突破
1. 天津大学"生物计算机"雏形

2026年5月,天津大学李晓红团队成功实现了生物脑与机器的结合


生物大脑培养:利用人源干细胞在培养皿中培育出直径毫米级的脑类器官,形成具备基本神经元网络的"生物芯"
智能交互系统:打造"MetaBOC"系统,实现"培养-记录-训练-控制"完整链条
工作原理:
雷达作为"眼睛"感知障碍物
距离信息编码为电信号刺激脑类器官
脑类器官处理后产生响应信号
信号被解码为机器人运动指令
实际演示:搭载"生物大脑"的小车能够自主避障,每次路线都不同,展现了学习和适应能力
2. 类脑计算与大模型融合

除了直接使用生物神经元,还有另一条技术路线:

紫东太初4.0:全球首个深度推理+多模态大模型,为机器人植入"最强大脑",具备大学生水平的自主思考能力
大脑+小脑协同:大模型负责复杂任务理解与动态拆解,运动控制系统负责高精度执行,已训练超300个具身原子技能
博弈论协作:杭州智元研究院用博弈论为无人机群装上"大脑",实现群体自主编队、灵活补位
🌟 技术优势
对比维度    传统硅基芯片    生物大脑/类脑计算
能耗    高    极低(接近生物水平)
学习能力    依赖预设算法    自主适应与进化
灵活性    固定程序    动态决策
信息处理    串行/并行    分布式并行
🚀 应用场景
医疗康复:帮助失语患者通过脑机接口恢复交流
智能制造:机器人自主完成复杂工业流程
应急救援:无人机群协同搜救、自主避障
实验室自动化:仿生双臂机器人自主完成样本转移等精密操作
⚠️ 挑战与展望
伦理问题:生物大脑是否具备"意识"?如何界定责任?
技术瓶颈:脑类器官的稳定性、信号解码精度仍需提升
规模化培养:如何批量生产高质量的生物神经元芯片
李晓红团队表示:"道阻且长",但这项技术为人工智能开辟了全新方向——不是模拟大脑,而是真正使用大脑。

jjybzxw 2026-05-20 11:00
天津大学医学部医学院的实验室内进行的研究,展示了一种创新的“生物大脑”控制机器的方法。这种“生物大脑”是由干细胞发育而来,并且能够与机器进行交互。李晓红教授及其团队通过结合干细胞技术和脑机接口技术,成功培育出了一个具备基本神经元网络的“生物芯”,这个“生物芯”能够产生和响应电信号,类似于生物脑思考时产生的“字节”。

这项技术的核心在于一个名为“MetaBOC”的智能交互系统,它形成了一个从“培养—记录—训练—控制”的完整链条。脑类器官被放置在一个布满微型电极的芯片上,这些电极能够捕捉神经元发出的电信号,并将这些信号转化为机器人的运动指令。这个过程模拟了人体“感受—思考—行动”的基本逻辑,科研人员通过训练而不是预设具体指令,引导“生物大脑”学会避障。

实验结果表明,未经训练的“生物芯”在接到避障任务后,短时间内避障成功率就可以超过50%,而经过连续训练4天后,成功率可以稳定在80%以上。这显示了“生物大脑”在学习和适应任务方面的潜力。

李晓红教授对未来充满希望,但也清楚面临的挑战。目前的脑类器官规模与人类大脑相比还很小,但这项研究展示了生物计算在超低功耗和高效学习潜力方面的优势,这在极端受限环境下的应用前景尤为显著。随着技术的进步和问题的解决,这种“生物大脑”有望实现更复杂的功能,为人工智能和脑机接口领域带来革命性的变化。



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