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复旦大学新成果有机环境中,模式识别的人工神经突触!

科学家使用人工智能(AI)系统试图复制自然界中观察到的生物机制和行为。一个关键的例子是电子突触(e-synapses),它试图复制神经细胞之间的联系。使电信号或化学信号能够传递到身体的靶细胞,即突触。

在过去几年中,研究人员使用单个物理设备来模拟多功能突触功能。这些设备很快就能在机器上实现高级学习和记忆功能,模拟人脑的功能。这项新研究提出了灵活,透明,甚至生物相容的电子设备,用于模式识别。

这可能为新一代可穿戴和植入式突触系统铺平道路,然而,这些“隐形”电子突触也有一个明显的缺点:它们很容易溶解在水或有机溶液中,用于可穿戴应用。这远非理想。为了克服这一局限,上海复旦大学的研究人员已经开始开发一种新的稳定,灵活和防水的突触,适用于有机环境。在皇家化学学会《Nanoscale Horizons》发表的研究中,复旦大学的科学家们概述了他们的发现。

提出了一种新的,完全透明的电子设备,模拟基本的突触行为。如配对脉冲促进(PPF),长期增强/抑制(LTP/LTD)和学习 - 遗忘 - 重新学习过程。在目前的工作中,首次展示了基于全透明电子设备的稳定防水人工突触,适用于有机环境中的可穿戴应用。研究人员开发的柔性,全透明防水装置在可见光范围内具有约87.5%的透光率,并取得了显着的效果。它还可以在弯曲状态下可靠地复制LTP/LTD工艺。

LTP/LTD是影响突触可塑性的两个过程,分别导致突触强度的增加和减少。研究人员通过将它们浸泡在水和五种常见有机溶剂中超过12小时来测试它们的突触。发现功能有6,000个尖峰,没有明显的降级。研究人员还利用电子突触开发了一种设备到系统级的仿真框架,该框架实现了92.4%的手写数字识别精度。该器件在550nm处具有87.5%的良好透明度,在半径为5mm时具有柔韧性。

模拟典型的突触可塑性特征,包括EPSC/IPSC,PPF和学习忘记重新学习过程。此外,即使在水和有机溶剂中浸泡超过12小时后,电子突触在平坦和弯曲状态下表现出可靠的LTP/LTD行为。复旦大学研究小组提出的装置是第一个“隐形”防水电子突触,能够在有机环境中可靠地工作而不会造成任何损坏或损坏。在未来,它可以帮助开发新的和可靠的脑神经形态系统,包括可穿戴和可植入设备。

博科公园

0.1

2019.08.16 16: 48

字数863

科学家使用人工智能(AI)系统试图复制自然界中观察到的生物机制和行为。一个关键的例子是电子突触(e-synapses),它试图复制神经细胞之间的联系。使电信号或化学信号能够传递到身体的靶细胞,即突触。

在过去几年中,研究人员使用单个物理设备来模拟多功能突触功能。这些设备很快就能在机器上实现高级学习和记忆功能,模拟人脑的功能。这项新研究提出了灵活,透明,甚至生物相容的电子设备,用于模式识别。

这可能为新一代可穿戴和植入式突触系统铺平道路,然而,这些“隐形”电子突触也有一个明显的缺点:它们很容易溶解在水或有机溶液中,用于可穿戴应用。这远非理想。为了克服这一局限,上海复旦大学的研究人员已经开始开发一种新的稳定,灵活和防水的突触,适用于有机环境。在皇家化学学会《Nanoscale Horizons》发表的研究中,复旦大学的科学家们概述了他们的发现。

提出了一种新的,完全透明的电子设备,模拟基本的突触行为。如配对脉冲促进(PPF),长期增强/抑制(LTP/LTD)和学习 - 遗忘 - 重新学习过程。在目前的工作中,首次展示了基于全透明电子设备的稳定防水人工突触,适用于有机环境中的可穿戴应用。研究人员开发的柔性,全透明防水装置在可见光范围内具有约87.5%的透光率,并取得了显着的效果。它还可以在弯曲状态下可靠地复制LTP/LTD工艺。

LTP/LTD是影响突触可塑性的两个过程,分别导致突触强度的增加和减少。研究人员通过将它们浸泡在水和五种常见有机溶剂中超过12小时来测试它们的突触。发现功能有6,000个尖峰,没有明显的降级。研究人员还利用电子突触开发了一种设备到系统级的仿真框架,该框架实现了92.4%的手写数字识别精度。该器件在550nm处具有87.5%的良好透明度,在半径为5mm时具有柔韧性。

模拟典型的突触可塑性特征,包括EPSC/IPSC,PPF和学习忘记重新学习过程。此外,即使在水和有机溶剂中浸泡超过12小时后,电子突触在平坦和弯曲状态下表现出可靠的LTP/LTD行为。复旦大学研究小组提出的装置是第一个“隐形”防水电子突触,能够在有机环境中可靠地工作而不会造成任何损坏或损坏。在未来,它可以帮助开发新的和可靠的脑神经形态系统,包括可穿戴和可植入设备。

科学家使用人工智能(AI)系统试图复制自然界中观察到的生物机制和行为。一个关键的例子是电子突触(e-synapses),它试图复制神经细胞之间的联系。使电信号或化学信号能够传递到身体的靶细胞,即突触。

在过去几年中,研究人员使用单个物理设备来模拟多功能突触功能。这些设备很快就能在机器上实现高级学习和记忆功能,模拟人脑的功能。这项新研究提出了灵活,透明,甚至生物相容的电子设备,用于模式识别。

这可能为新一代可穿戴和植入式突触系统铺平道路,然而,这些“隐形”电子突触也有一个明显的缺点:它们很容易溶解在水或有机溶液中,用于可穿戴应用。这远非理想。为了克服这一局限,上海复旦大学的研究人员已经开始开发一种新的稳定,灵活和防水的突触,适用于有机环境。在皇家化学学会《Nanoscale Horizons》发表的研究中,复旦大学的科学家们概述了他们的发现。

提出了一种新的,完全透明的电子设备,模拟基本的突触行为。如配对脉冲促进(PPF),长期增强/抑制(LTP/LTD)和学习 - 遗忘 - 重新学习过程。在目前的工作中,首次展示了基于全透明电子设备的稳定防水人工突触,适用于有机环境中的可穿戴应用。研究人员开发的柔性,全透明防水装置在可见光范围内具有约87.5%的透光率,并取得了显着的效果。它还可以在弯曲状态下可靠地复制LTP/LTD工艺。

LTP/LTD是影响突触可塑性的两个过程,分别导致突触强度的增加和减少。研究人员通过将它们浸泡在水和五种常见有机溶剂中超过12小时来测试它们的突触。发现功能有6,000个尖峰,没有明显的降级。研究人员还利用电子突触开发了一种设备到系统级的仿真框架,该框架实现了92.4%的手写数字识别精度。该器件在550nm处具有87.5%的良好透明度,在半径为5mm时具有柔韧性。

模拟典型的突触可塑性特征,包括EPSC/IPSC,PPF和学习忘记重新学习过程。此外,即使在水和有机溶剂中浸泡超过12小时后,电子突触在平坦和弯曲状态下表现出可靠的LTP/LTD行为。复旦大学研究小组提出的装置是第一个“隐形”防水电子突触,能够在有机环境中可靠地工作而不会造成任何损坏或损坏。在未来,它可以帮助开发新的和可靠的脑神经形态系统,包括可穿戴和可植入设备。

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