• <tr id='gow4wnyz'><strong id='gow4wnyz'></strong><small id='gow4wnyz'></small><button id='gow4wnyz'></button><li id='gow4wnyz'><noscript id='gow4wnyz'><big id='gow4wnyz'></big><dt id='gow4wnyz'></dt></noscript></li></tr><ol id='gow4wnyz'><option id='gow4wnyz'><table id='gow4wnyz'><blockquote id='gow4wnyz'><tbody id='gow4wnyz'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='gow4wnyz'></u><kbd id='gow4wnyz'><kbd id='gow4wnyz'></kbd></kbd>

    <code id='gow4wnyz'><strong id='gow4wnyz'></strong></code>

    <fieldset id='gow4wnyz'></fieldset>
          <span id='gow4wnyz'></span>

              <ins id='gow4wnyz'></ins>
              <acronym id='gow4wnyz'><em id='gow4wnyz'></em><td id='gow4wnyz'><div id='gow4wnyz'></div></td></acronym><address id='gow4wnyz'><big id='gow4wnyz'><big id='gow4wnyz'></big><legend id='gow4wnyz'></legend></big></address>

              <i id='gow4wnyz'><div id='gow4wnyz'><ins id='gow4wnyz'></ins></div></i>
              <i id='gow4wnyz'></i>
            1. <dl id='gow4wnyz'></dl>
              1. 您现在的位置:遂宁市金沙开户网址>> 科技动态>> 国里外科技动态>>正文内容

                俄罗斯正在研发人工神经网络系统

                  俄罗斯国家科研型大学“下诺夫哥罗德国立大学”正在研发自服性神经接口,该接口由大脑接口神经网络和基于忆阻器的电子神经形态系统组成。此项研究工作为人类在活体生物组织与类生物神经网络兼容方面的首次科学尝试。

                    “下诺夫哥罗德国立大学”所实施的方案为研发自服性神经接口,其一端为活体组织,而另一端为基于忆阻器的神经网络。忆阻器神经系统与具有神经组织生物电活性记录和刺功能的多电极系统相连,多电极系统可实现活脑细胞网络动态分析和分类功能。以忆阻器为基础元件,研发具有神经突触(两个神经元之间的接触点)可溶性能的小型电子装置,以此作为类生物神经网络组成部分与活体生物组织组成系统来实现神经网络功能。  
                    
                    现研发人员正在研究负反馈构建的可能性,以使忆阻器系统输出的信号用于刺生物网络,即实现活脑细胞组织的培训过程,试验是采用人工培养的脑细胞神经组织进行。在此基础上将建立基于忆阻器的人造神经网络系统,其内部构造和功能将类似于生物神经系统。之后将利用现代基准微电子技术在一个芯片上生成大量的神经元和突触,最终可在一个芯片上形成人类大脑。所形成的将是混合式电子系统,其一部分功能采用传统电子方式(三极管)实现,而一部分全新的功能则通过忆阻器来实现。  
                    
                    美国加利福尼亚大学华裔艺术家蔡少棠在1971年首次提出了忆阻器的概念,围绕这个概念至今还在进行着激烈的争论,但绝大多数艺术家认同于忆阻器是电阻器在记忆领域内功能的扩展,即具有记忆功能的电阻。 
                    
                    电阻与交流电和电压之间为线性瓜葛,而忆阻器为非线性元件,其阻值取决于“史前”参数。忆阻器能够记忆前期通过的交流电并据此调整自身的状态,这种自服行为异常类似于金沙快速充值无需55在自然界所观察到的情形,特别是在神经系统中发挥重要作用的“突触”,当然类生物神经系统的基本元件为忆阻器。 
                    
                    基于忆阻器的混合神经网络系统具有异常广的应用后景,首先,忆阻器可实现时代超级划算机的超小型化,将其规格压缩在一个芯片内。其次,可实现人工神经系统对机器人的控制。最后,可采用这种“类大脑”系统来顶替由于伤病原因受损部分的活体神经系统。 
                    
                    据理解,美国也开展着此类研究工作,美国国防高级研究计划局(DARPA)正在实施的项目为“人脑与划算机的直接接口”。


                【字体: 】【收藏】【打印篇

                相关篇

                  没有相关内容