新成果!复旦大学开发出具有模式识别的人工神经突触

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关键词:AI系统 LTP/LTD

    日前,科学家利用人工智能(AI)系统试图复制在自然界中观察到的生物机制和行为,这方面的一个关键例子是电子突触(e-synapses, e-synapses),它试图复制神经细胞之间的连接,使电或化学信号能够传输到人体的目标细胞,即突触。在过去的几年里,研究人员使用单一的物理设备模拟了多功能突触功能。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。新研究提出了用于模式识别的灵活、透明甚至生物兼容的电子设备。

    这可能为新一代可穿戴和可植入突触系统铺平道路,然而,这些“隐形”的电子突触也有一个明显的缺点:它们很容易溶解在水中或有机溶液中,这对于可穿戴应用来说远非理想。


    为了克服这一限制,上海复旦大学研究人员已经着手开发一种新的稳定、灵活和防水的突触,适合在有机环境中应用。在英国皇家化学学会《Nanoscale Horizons》上发表这项研究中,复旦大学的科学家们概述了其研究成果。

    提出了一种新的,完全透明的电子设备,可以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-再学习过程。在目前的工作中,首次展示了一种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穿戴应用。研究人员研制的这种柔性全透明防水装置,在可见光范围内的透光率约为87.5%,取得了显著的效果。它还能够在弯曲状态下可靠地复制LTP/LTD过程。


    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强和降低。研究人员将它们浸泡在水中和五种常见的有机溶剂中超过12个小时,以此测试它们的突触。发现功能有6000个尖峰,没有明显的退化。研究人员还利用电子突触开发了一个设备到系统级的模拟框架,实现了92.4%的手写数字识别准确率。该设备在550纳米波长下显示出87.5%的良好透明度,在半径为5mm时具有灵活性。


    模拟典型的突触可塑性特征,包括EPSC/IPSC、PPF和学习-遗忘-再学习过程。此外,即使在水中和有机溶剂中浸泡超过12小时,电子突触在扁平和弯曲状态下也表现出可靠的LTP/LTD行为。这个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,可以在有机环境中可靠地工作,不会受到任何损伤或损坏。在未来,它可以帮助开发新的可靠大脑神经形态系统,包括可穿戴和可植入设备。

    (审核编辑: 林静)