最后,,信息被收集为离子状态以进行分类分析

综合准确率为88%),他们尝试从MIT-BIH数据集中对四种不同类型的心律失常(健康的心跳和三种常见的心律失常)进行分类后发现,A类最高92%,正常心跳N类91%,该网络分类的准确率达到88%(F类的最低85%,

△ 其中一个网络的光学显微镜图片,带有四个输入/输出通道(比例尺,100μm)

,下图最左为采集到的电子信号,最右神经网络输出层映射的信号图

,而且在这个过程中,系统消耗的功率比心脏起搏器小

,为国际上三个公认可作为标准心电数据库之一,MIT-BIH数据集是MIT提供的研究心律失常的数据

完全可用于生物信号监测,,再加上它可以对离子浓度变化进行响应

//www,org/news-releases/926023,https,eurekalert

借助神经网络,我们都知道,可以对临床上监测到人体生物信号进行病理分析,

org/content/7/34/eabh0693,//advances,https,论文地址,sciencemag

这也主要是因为储备池计算神经网络(一种RNN)只有输出层需要训练,

通过在人体内植入一个物理人工神经网络,就比如现在,就可以实时、,,在线”监测我们的心跳数据并直接分析出我们否有心律异常,来自德国的科学家们设计了这样一种生物相容性的芯片

材料选好了,,如何在芯片上实现神经拟态,也就是如何部署物理神经网络

在体内植入物理神经网络,即使不靠医疗手段监督(添加其他设备),也能直接检测到病理变化,也就是说,

,研究成果刊登在Science Advances

参考链接,

神经拟态芯片存储和计算为一体(因此没有冯·诺依曼瓶颈),首先,靠的是更近一步的模拟生物神经网络的工作方式来解决问题,

QbitAI),,本文来自微信公众号,量子位”(ID,作者,丰色,36氪经授权发布

这是一种新型晶体管技术,因此具备非常优越的信号放大能力 ,在低电压和低功耗下却保持着高灵敏度,

,以便像生物神经网络的神经元一样传递信息,通过类似OECT的神经纤维(突起)来产生(半)随机网络作为储备池(reservoir),也就是动力系统,最终这个由有机电化学晶体管(OECT)构成的非线性树状神经网络

,研究人员在各种计算任务上测试该芯片,包括时间序列预测和分类任务

另外,,软件实现的储备池计算也被证明在识别异常EEG或ECG(脑/心电图)图像方面非常出色

,它们的用途还可以扩展到对生物流体的分析,例如餐前和餐后血液参数的实时监测,除了监测生物电信号,另外

根据以往的研究成果,储备池计算 (Reservoir Computing,可以部署硬件神经网络并执行片上计算(on-chip computation),RC)是一种不错的brain-inspired框架,

,普通的AI芯片材料在重量、体积和散热方面的限制肯定不行,本次团队设计的这个芯片因为要植入体内

,所以每个实验都是在磷酸盐缓冲盐水中进行的,这是是一种渗透压和离子浓度与人体相匹配的盐水溶液,由于它被设想的使用场景是植入体内

而功耗低、性能高的神经拟态芯片,有望彻底改变这一方式,

此前英特尔和康奈尔大学就出产过这样一种芯片Loihi,通过将动物闻到气味时的脑电活动图和电脉冲设计成算法设计到芯片上,,实现了对10种气味92%准确率的识别

,通过非线性地将输入电信号映射到输出层来响应离子位移,随机网络会直接与周围的电解液相互作用

,被动”,但这种方法还比较,必须先用设备捕捉到信号再用AI去分析

,为此他们采用了生物相容性材料,有机电化学晶体管(OECT)

电器行业的发展,从来都与经济发展、科技进步息息相关。上个世纪90年代,中国曾经迎来第一次“电器革命”,富裕起来的中国人开始渴求生活品质的提升,电视机、电冰箱和洗衣机“新三大件”热销。

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