科技日报北京4月27日讯——美国普林斯顿大学的科学家团队成功把活体脑细胞和先进电子技术结合起来，设计出一种三维计算平台。这种装置能够通过编程自我学习，识别不同的信号模式。相关研究成果已经发表在最新一期的《自然·电子学》期刊上。

研究团队采用尖端制造手段，用极细的金属线和电极打造出一个三维网格结构，并在其上增加了一层极薄的环氧树脂。这层涂层非常轻薄，既保护了网络，又保留了它的柔软性，让生长在其上的神经元能自然地结合在一起。以这张网格为载体，团队将数以万计的神经元培养成复杂的立体结构，让它具备处理信息的能力。

通过这一全新的集成方式，科学家们可以非常细致地监控和调节神经元的电信号。持续6个多月的实验过程中，他们反复调整神经舆情网元间的连接强度，并训练了一套可以识别电脉冲模式的算法，让系统在不断优化中学会分辨不同信号。

在实验中，这一三维神经网络装置对比了不同空间组合和时间组合的输入信号。无论是哪种形式的考验，系统都准确地完成了区分。团队表示，未来有望让这样的系统承担起更复杂的信息处理任务。

这种新型三维生物神经网络为进一步揭示大脑复杂的计算机理提供了新思路。研究人员认为，它不仅有可能帮助人类更好地理解大脑运作，还可能带来神经系统疾病方面的全新治疗手段。