據英國《新科學家》雜誌網站16日報導，美國科學家利用8萬個老鼠的活細胞，建造出了一台可簡單識別光和電模式的活體計算機，這台機器能被整合到同樣使用了活體肌肉組織的機器人中。研究團隊在美國物理聯合會3月會議上介紹了這項研究。

在最新研究中，伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校研究團隊首先在培養皿中培育了大約8萬個來自經過編程的小鼠幹細胞的神經元，隨後將神經元置於光纖下方和電極網格上，讓其接受電和光的刺激，所有元件都被放在一個手掌大小的盒子裡，盒子置於保溫箱裡，以讓細胞保持活力。

為訓練神經元計算機區分不同的信號模式，研究團隊創造出了10種不同的電脈沖和閃光模式，並在一個小時內反複播放這些模式，同時使用傳統的計算機芯片記錄和處理神經元產生的電信號。結果表明，每次出現相同模式時，神經元都會產生相同的信號。此外，研究人員也藉助儲層計算，讓神經元和芯片分工合作，將識別和處理信號耗費的時間和能量降至最低。

為評估該設備的性能，研究團隊計算了名為F1的性能分數，該分數通常用於指示神經網絡識別模式的效率，其中0最差，1最好，該設備的最佳得分為0.98。

最新研製出的設備可集成到使用活體肌肉組織製成的機器人內。將神經元融入機器人中意味著神經元可感知環境，然後一次處理這些輸入。

研究人員表示，使用活細胞進行計算，尤其是儲層計算，有助於製造出節能設備，即使其中一些元件出現故障，這些設備仍能繼續工作。因此，與傳統的機器人相比，將活神經元和儲層計算相結合的機器人可能具有優勢。