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基于离体神经网络的生物智能计算:关键技术与研究现状(特邀)
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作者 杜金帅 邓寅 +7 位作者 曹世阳 陆泽营 李杰 韩卓 周晋民 王棵 桂丽丽 徐坤 《红外与激光工程》 2025年第3期93-113,I0001,共22页
随着人工智能(AI)的快速发展,其高能耗、低解释性和灵活性不足等问题日益凸显。生物神经网络(Biological Neural Networks,BNN)因其基于真实生物神经元的动态可塑性和自适应性,成为突破AI瓶颈的重要研究方向。离体培养的BNN通过精确的... 随着人工智能(AI)的快速发展,其高能耗、低解释性和灵活性不足等问题日益凸显。生物神经网络(Biological Neural Networks,BNN)因其基于真实生物神经元的动态可塑性和自适应性,成为突破AI瓶颈的重要研究方向。离体培养的BNN通过精确的培养技术和先进的调控手段,为理解生物大脑的信息处理机制以及开发新型智能系统提供了实验平台。文中系统地综述了离体BNN的培养方法及功能优化技术,包括二维和三维培养方式,以及模块化网络构建与连接调控方法。详细探讨了电学刺激、光学刺激和化学刺激等信号输入技术,以及细胞内外动作电位记录、钙荧光成像等信号输出技术。此外,还分析了BNN在静态任务(如语音识别)和实时交互任务(如神经机器人控制)中的应用实例,展示了其在动态学习、复杂模式识别和实时任务适应中的潜力。最后,总结了当前基于BNN的生物智能计算研究的主要挑战,提出了未来研究的方向,希望为未来生物智能计算的研究与发展提供一定启示。 展开更多
关键词 生物神经网络 离体培养 双向通信技术 生物智能计算
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