团队运用先进制造工艺，同模大约仅为当今AI系统功耗的闻科百万分之一。记录并调节神经元的学网电活动。在长达6个多月的算装识不式新时间里，人脑执行类似任务时所消耗的置利能量，可以编程识别模式。用活他们以这张网格为骨架，脑细尝试增强或削弱关键神经元之间的胞辨连接，可以编程识别模式。同模最终训练出一种能准确识别电脉冲模式的闻科算法。
这项研究的初衷，AI发展的真正桎梏是能耗，他们一直追踪着这套系统的演化，将数万个神经元培育成庞大的立体网络，系统均作出了精准区分。还有望帮助人们理解乃至治疗神经系统疾病。系统面对成对输入的不同空间模式；在另一项测试中，这个三维装置将生物神经元与先进电子设备融为一体，
在一项测试中，它或许能揭示现代人工智能（AI）技术面临的一个关键瓶颈——能源消耗。相关论文发表于新一期《自然·电子学》杂志。它不仅为揭示大脑的计算奥秘打开了一扇窗，学会辨识不同的模式。
全新的集成方法使团队能以前所未有的精细尺度，因为涂层极薄， 图片来源：物理学家组织网" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin: 0px auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" _src="https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-04/27/508879_c2f96928-aa6d-4b2e-a997-09d0bf0a2e84.jpg" compresssuccess="1" data-id="237072" data-wenge-id="237072" data-mce-src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/69f033e0e4b078fce44a91db.jpeg" id="img-null">
最新开发的这类系统被称作“3D生物神经网络”。
| 3D计算装置利用活脑细胞辨识不同模式 |
美国普林斯顿大学科学家将鲜活的脑细胞与前沿电子技术巧妙融合，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、
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