生物工程师利用“Brainoware”构建类器官和人工智能的交叉点

印第安纳大学卢迪信息学、计算与工程学院智能系统工程副教授郭峰正在通过开发一种新的混合计算系统来解决人工智能计算硬件的技术限制——该系统被称为“Brainoware” “——将电子硬件与人脑类器官结合起来。

由专用硅计算机芯片驱动的机器学习和深度学习等先进人工智能技术会消耗大量能源。 因此，工程师们根据人脑的结构和功能设计了神经形态计算系统，以提高这些技术的性能和效率。 然而，这些系统在完全模拟大脑功能方面仍然受到限制，因为大多数系统都是基于数字电子原理构建的。

为此，郭和印第安纳大学的研究人员团队（包括研究生蔡宏伟）开发了一种混合神经形态计算系统，该系统将大脑类器官安装到多电极分析上以接收和发送信息。 脑类器官是源自干细胞的类脑 3D 细胞培养物，其特征在于不同的脑细胞类型，包括神经元和神经胶质细胞，以及脑室区等脑样结构。

来源和详细信息：
https://phys.org/news/2023-12-bioengineers-intersection-organoids-ai-brainoware.html