據英國《新科學家》雜志網站16日報道,美國科學家利用8萬個老鼠的活細胞,建造出了一臺可簡單識別光和電模式的活體計算機,這臺機器能被整合到同樣使用了活體肌肉組織的機器人中。研究團隊在美國物理聯合會3月會議上介紹了這項研究。
在最新研究中,伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校研究團隊首先在培養皿中培育了大約8萬個來自經過編程的小鼠干細胞的神經元,隨后將神經元置于光纖下方和電極網格上,讓其接受電和光的刺激,所有元件都被放在一個手掌大小的盒子里,盒子置于保溫箱里,以讓細胞保持活力。
為訓練神經元計算機區分不同的信號模式,研究團隊創造出了10種不同的電脈沖和閃光模式,并在一個小時內反復播放這些模式,同時使用傳統的計算機芯片記錄和處理神經元產生的電信號。結果表明,每次出現相同模式時,神經元都會產生相同的信號。此外,研究人員也借助儲層計算,讓神經元和芯片分工合作,將識別和處理信號耗費的時間和能量降至最低。
為評估該設備的性能,研究團隊計算了名為F1的性能分數,該分數通常用于指示神經網絡識別模式的效率,其中0最差,1最好,該設備的最佳得分為0.98。
最新研制出的設備可集成到使用活體肌肉組織制成的機器人內。將神經元融入機器人中意味著神經元可感知環境,然后一次處理這些輸入。
研究人員表示,使用活細胞進行計算,尤其是儲層計算,有助于制造出節能設備,即使其中一些元件出現故障,這些設備仍能繼續工作。因此,與傳統的機器人相比,將活神經元和儲層計算相結合的機器人可能具有優勢。
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