神經形態通過模擬人腦運行方式進行高效率運算
引言 神經形態設備（neuromorphic device）可以通過模擬人腦神經元的運行方式進行高效率運算。神經形態計算（neuromorphic computing）因此也可以用來對環境中的各種復雜刺激進行有效分析，可以在生物-電子接口中為生物傳感提供智能響應。但是傳統的神經形態計算需要使用比生物體高得多的電壓，如果直接用來構建的神經形態接口（Neuromorphic Interfaces）需要特定傳感器才能有能量信號匹配，所以限制了感應的多功能性；或者需要額外的附加電能來驅動，降低了神經形態接口的可持續性。 成果簡介 近日，麻省大學（UMass Amherst）的Jun Yao教授和Derek Lovley教授團隊在Nature Communications上發表了題為“Self-sustained Green Neuromorphic Interfaces”的文章。文章的第一作者為Tianda Fu。該文章提出一......閱讀全文
模擬人腦的神經形態計算方式漸成學界熱點
Kwabena Boahen手握著其神經網格設備中的神經形態回路板。 1982年，Kwabena Boahen得到了他的第一臺電腦，那時他還是住在加納阿克拉的一個十幾歲的少年。“那真是一臺很酷的機器。”他回憶道。在觀察電腦如何工作時，他本能地感覺到，電腦需要在設計中多一些“非洲”的感覺：更
人造神經元計算速度超過人腦
神經元在大腦中儲存和傳輸信息。圖片來源：CNRI/SPL 一種以神經元為模型的超導計算芯片，能比人腦更高效快速地加工處理信息。近日刊登于《科學進展》的新成果，或許將成為科學家們開發先進計算設備來設計模仿生物系統的一項主要基準。盡管在其商用之前還存在許多障礙，但這項研究為更多自然機器學習軟件
神經形態通過模擬人腦運行方式進行高效率運算
引言 神經形態設備（neuromorphic device）可以通過模擬人腦神經元的運行方式進行高效率運算。神經形態計算（neuromorphic computing）因此也可以用來對環境中的各種復雜刺激進行有效分析，可以在生物-電子接口中為生物傳感提供智能響應。但是傳統的神經形態計算需要使用
一款可穿戴神經形態芯片制成！可模仿人腦處理信息
美國芝加哥大學普利茲克分子工程學院研究人員開發了一種靈活、可拉伸的計算芯片，該芯片通過模仿人腦來處理信息。發表在《物質》雜志上的該項成果有望改變健康數據的處理方式。研究人員表示，這項工作將可穿戴技術與人工智能和機器學習相結合，創造出一種功能強大的設備，可直接分析人體的健康數據。目前，人們要深入了解自
德科學家開發出模擬人腦的神經形態系統硅圓片
歐盟為人腦研究項目(Human Brain Project)準備投入12億歐元。相應地人們對這個項目的期待也很高。6月20號結束的萊比錫世界超級計算機大會上，人腦研究項目協調人之一，德國海德堡大學教授卡爾海因茨?麥耶(Karlheinz Meier)介紹了德國科學家取得的研究進
研究揭示人腦在社交網絡分布式學習的神經計算機制
社會網絡通過限定我們學習內容以及來源進而影響我們的決策。然而，社會網絡如何影響個人學習和決策的內在機制仍不清楚。北京大學研究團隊揭示了人腦在社交網絡分布式學習的神經計算機制。該研究于近日發表在《Nature Neuroscience》雜志上，題為：Neurocomputational mecha
新算法可模擬人腦整體神經電路
下一代超級計算機利用新算法，可模擬人腦整體神經電路。圖片來自網絡 科技日報東京3月28日電 （記者陳超）日本理化學研究所日前宣布，他們的一個國際聯合研究小組成功開發出模擬人腦整體神經電路的算法，可在下一代超級計算機上應用。新算法不僅節省內存，也能大幅提高現有超級計算機上的腦模擬速度。 神經
科學家解析人腦中“剎車神經”結構
輾轉反側睡不著的夜晚，你的大腦可能處于異常興奮的狀態。這與大腦中一種叫GABA的神經遞質有關，它們對調節大腦的興奮性至關重要。浙江大學生命科學研究院葉升實驗室與浙江大學冷凍電鏡研究中心合作，通過單顆粒冷凍電鏡技術，第一次對人腦中的“剎車”——GABAA受體進行原子分辨率的解析，得到了一種處于開
向人腦學習，研發神經機器人
? 伴隨著多學科的發展，機器人的應用領域也廣闊起來，其中就包括生物學與醫學涉及的神經學領域。 在剛剛結束的2016世界機器人大會上，來自德國慕尼黑工業大學教授Alois C.Knoll就做了一場關于神經機器人的演講。他不僅回顧了歷史，更暢想了未來。 模擬人類神經系統 今年5月，德國科學家們研
科學家解析人腦中“剎車神經”結構
輾轉反側睡不著的夜晚，你的大腦可能處于異常興奮的狀態。這與大腦中一種叫GABA的神經遞質有關，它們對調節大腦的興奮性至關重要。浙江大學生命科學研究院葉升實驗室與浙江大學冷凍電鏡研究中心合作，通過單顆粒冷凍電鏡技術，第一次對人腦中的“剎車”——GABAA受體進行原子分辨率的解析，得到了一種處于開放