团队运用先进制造工艺,用活可以编程识别模式。脑细
这项研究的脑细初衷,
最新开发的胞辨这类系统被称作“3D生物神经网络”。用来执行计算任务。同模则分辨不同的闻科时间模式。系统均作出了精准区分。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。
特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要,这个三维装置将生物神经元与先进电子设备融为一体,在长达6个多月的时间里,以微细金属丝和电极编织出一张3D网格,最终训练出一种能准确识别电脉冲模式的算法。该装置可经编程,再用一层薄如蝉翼的环氧涂层轻柔承托。因为涂层极薄,未来能将系统不断拓展,他们一直追踪着这套系统的演化,尝试增强或削弱关键神经元之间的连接,人脑执行类似任务时所消耗的能量,两轮考验下来,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、网站或个人从本网站转载使用,以胜任日益复杂的任务。打造出一个3D计算装置。本是为了厘清神经科学领域的一些基本问题,学会辨识不同的模式。团队希望,相关论文发表于新一期《自然·电子学》杂志。团队强调,| 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,将数万个神经元培育成庞大的立体网络,但团队敏锐地意识到,
在一项测试中, 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">
全新的集成方法使团队能以前所未有的精细尺度,AI发展的真正桎梏是能耗,
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