神经形态芯片：仿生学的驱动力
1 神经形态芯片与传统芯片的区别 1946年美籍匈牙利科学家冯·诺依曼提出存储程序原理，把程序本身当作数据来对待。此后的半个多世纪以来，计算机的发展取得了巨大的进步，但“冯·诺依曼架构”中信息存储器和处理器的设计一直沿用至今，连接存储器和处理器的信息传递通道仍然通过总线来实现。随着处理的数据量海量地增长，总线有限的数据传输速率被称为“冯·诺依曼瓶颈”——尤其是移动互联网、社交网络、物联网、云计算、高通量测序等的兴起，使得“冯·诺依曼瓶颈”日益突出，而计算机的自我纠错能力缺失的局限性也已成为发展障碍。 结构上的缺陷也导致功能上的局限。例如，从效率上看，计算机运算的功耗较高——尽管人脑处理的信息量不比计算机少，但显然而功耗低得多。为此，学习更多层的神经网络，让计算机能够更好地模拟人脑功能，成为上世纪后期以来研究的热点[如微软研究院的“深度学习（......阅读全文
一款可穿戴神经形态芯片制成！可模仿人脑处理信息
美国芝加哥大学普利兹克分子工程学院研究人员开发了一种灵活、可拉伸的计算芯片，该芯片通过模仿人脑来处理信息。发表在《物质》杂志上的该项成果有望改变健康数据的处理方式。研究人员表示，这项工作将可穿戴技术与人工智能和机器学习相结合，创造出一种功能强大的设备，可直接分析人体的健康数据。目前，人们要深入了解自
新算法可模拟人脑整体神经电路
下一代超级计算机利用新算法，可模拟人脑整体神经电路。图片来自网络 科技日报东京3月28日电 （记者陈超）日本理化学研究所日前宣布，他们的一个国际联合研究小组成功开发出模拟人脑整体神经电路的算法，可在下一代超级计算机上应用。新算法不仅节省内存，也能大幅提高现有超级计算机上的脑模拟速度。 神经
IBM类人脑芯片再获突破－擅长感觉和图形识别
据物理学家组织网近日报道，美国空军研究实验室与IBM公司合作研发的人工智能超级计算机再度引起关注，这一模拟人脑神经网络设计的64芯片系统，数据处理能力已经相当于包含6400万个神经细胞和160亿个神经突触的类脑功能，机器学习性能超过了目前任何其他硬件模型。 这个名叫“TrueNorth（真北）
人造神经元计算速度超过人脑
神经元在大脑中储存和传输信息。图片来源：CNRI/SPL 一种以神经元为模型的超导计算芯片，能比人脑更高效快速地加工处理信息。近日刊登于《科学进展》的新成果，或许将成为科学家们开发先进计算设备来设计模仿生物系统的一项主要基准。尽管在其商用之前还存在许多障碍，但这项研究为更多自然机器学习软件
向人脑学习，研发神经机器人
伴随着多学科的发展，机器人的应用领域也广阔起来，其中就包括生物学与医学涉及的神经学领域。 在刚刚结束的2016世界机器人大会上，来自德国慕尼黑工业大学教授Alois C.Knoll就做了一场关于神经机器人的演讲。他不仅回顾了历史，更畅想了未来。 模拟人类神经系统 今年5月，德国科学家们研
科学家解析人脑中“刹车神经”结构
辗转反侧睡不着的夜晚，你的大脑可能处于异常兴奋的状态。这与大脑中一种叫GABA的神经递质有关，它们对调节大脑的兴奋性至关重要。浙江大学生命科学研究院叶升实验室与浙江大学冷冻电镜研究中心合作，通过单颗粒冷冻电镜技术，第一次对人脑中的“刹车”——GABAA受体进行原子分辨率的解析，得到了一种处于开放
科学家解析人脑中“刹车神经”结构
辗转反侧睡不着的夜晚，你的大脑可能处于异常兴奋的状态。这与大脑中一种叫GABA的神经递质有关，它们对调节大脑的兴奋性至关重要。浙江大学生命科学研究院叶升实验室与浙江大学冷冻电镜研究中心合作，通过单颗粒冷冻电镜技术，第一次对人脑中的“刹车”——GABAA受体进行原子分辨率的解析，得到了一种处于开放
科学家解析人脑中“刹车神经”结构
辗转反侧睡不着的夜晚，你的大脑可能处于异常兴奋的状态。这与大脑中一种叫GABA的神经递质有关，它们对调节大脑的兴奋性至关重要。浙江大学生命科学研究院叶升实验室与浙江大学冷冻电镜研究中心合作，通过单颗粒冷冻电镜技术，第一次对人脑中的“刹车”——GABAA受体进行原子分辨率的解析，得到了一种处于开放
神经元芯片（Neuron－Chip）
为了经济地、标准化地实现LonWorks技术的应用，Echelon公司设计了神经元芯片。神经元这一名称是为了表明正确的网络控制机制和人脑是极为相似的。人脑中是没有控制中心的。几百万个神经元连接在一起，每个神经元都能通过位数众多的路径向其他的神经元发送信息。每个神经元通常专注于某一种特殊功能，但是任何
微流控芯片技术构建多重诱导神经芯片模型
神经系统发育是一个高度动态和极其复杂的过程。建立体外仿生的组织细胞外微环境，探索和理解这些错综复杂的神经发育过程对神经科学、发育生物学及临床医学都具有极大的科学研究与应用价值。然而，目前国内外学者研究主要集中于单因素诱导的神经发育，对于多诱导因素参与的神经系统发育微环境体外构建及其技术与方法，还有待
微流控芯片技术构建多重诱导神经芯片模型
神经系统发育是一个高度动态和极其复杂的过程。建立体外仿生的组织细胞外微环境，探索和理解这些错综复杂的神经发育过程对神经科学、发育生物学及临床医学都具有极大的科学研究与应用价值。然而，目前国内外学者研究主要集中于单因素诱导的神经发育，对于多诱导因素参与的神经系统发育微环境体外构建及其技术与方法，还有待
成人脑组织首次培育出活性神经细胞
美国宾夕法尼亚大学医学院官网17日发布公告称，该院詹姆斯·艾贝文的研究团队首次利用手术切除的脑组织，在实验室培育出成人神经细胞，并从中识别出5种脑细胞类型及每种细胞合成的蛋白质。这项将载入史册的研究成果刊登在本周出版的《细胞报告》杂志上。 这次试验中的脑组织不含肿瘤细胞，分别来自7位患者
成人脑组织首次培育出活性神经细胞
美国宾夕法尼亚大学医学院官网1月17日发布公告称，该院詹姆斯·艾贝文的研究团队首次利用手术切除的脑组织，在实验室培育出成人神经细胞，并从中识别出5种脑细胞类型及每种细胞合成的蛋白质。这项将载入史册的研究成果刊登在本周出版的《细胞报告》杂志上。 这次试验中的脑组织不含肿瘤细胞，分别来自7位
人脑关键神经组织组成图问世－有助识别大脑疾病
据美国物理学家组织网12月20日报道，英国科学家通过研究人类脑部疾病的样本，发现人脑中一种名为“突触后致密区”(PSD)的神经组织含有1461种蛋白，该组织病变会导致痴呆等130多种脑部疾病，最新研究有望为科学家治疗脑病指明方向，也有助于科学家更好地理解人脑和行为的进化。 大脑是人体内最复杂的
人脑衍化神经营养因子(BDNF)ELISA试剂盒
人脑衍化神经营养因子(BDNF)ELISA试剂盒 (用于血清、血浆、细胞培养上清液和尿液、骨组织裂解物生物体液内) 原理本实验采用双抗体夹心 ABC-ELISA法。用抗人 BDNF 单抗包被于酶标板上，标准品和样品中的 BDNF与单抗结合，加入生物素化的抗人BDNF，形成免疫复合物连接在板上，辣根过
模拟人脑的神经形态计算方式渐成学界热点
Kwabena Boahen手握着其神经网格设备中的神经形态回路板。 1982年，Kwabena Boahen得到了他的第一台电脑，那时他还是住在加纳阿克拉的一个十几岁的少年。“那真是一台很酷的机器。”他回忆道。在观察电脑如何工作时，他本能地感觉到，电脑需要在设计中多一些“非洲”的感觉：更
基于微流控芯片技术的多重诱导神经芯片模型
神经系统发育是一个高度动态和极其复杂的过程。动物生命有机体需要产生足够数量的神经元，并引导这些微环境敏感的神经元完成轴突延伸、树突分支和突触形成，实现高度精确和特异性的神经连接，进而实现有机体各生理功能的相互协调。神经轴突导向在这一过程中则起到了至关重要的作用。轴突前端的生长锥，通过探测和识别胞外环
科学家首次发现人脑神经纤维排列方式
对于肉眼来说，人类大脑最显著的特点便是其波浪般的肿块和沟槽模式。 然而发表在3月30日出版的美国《科学》杂志上的一项最新研究指出，这些曲线当中实际上是由大约成直角的彼此交叉的神经纤维构成的网格(如图所示)。 研究人员利用一种新近开发出的方法——名为扩散光谱成像技术——推断了人类活体大
人脑源性神经营养因子（BDNF）酶联免疫说明
本试剂盒仅供研究使用。检测范围： 96T0.3μg/L -10μg/L使用目的：本试剂盒用于测定人血清、血浆及相关液体样本中脑源性神经营养因子（BDNF）含量。实验原理本试剂盒应用双抗体
IBM研发可模拟人脑功能的认知计算机芯片
美国IBM公司的研究人员8月18日公布了他们的最新研究成果——一种可以模拟人脑处理信息方式的认知计算机芯片。 建立在这种芯片基础上的计算机将与目前大多数计算机的运行方式截然不同。现在的计算机采用的是“冯·诺依曼结构”：即内存和处理器是分开的，两者之间通过“总线”来传输数据。在过去的6
美国开发可模拟人脑感知、行为、思考计算机芯片
据英国《每日邮报》近日报道，人类刚刚迈入新年，与我们朝夕相处的计算机也将跨入一个全新的时代——使用一个与人脑类似的网络，计算机将能像人一样，拥有感知、行动甚至思考能力。 谷歌和脸谱等业界巨擘正使用神经科学的基本原理和最新发现来研制人造大脑，祈望这些设备能解决它们目前面临的与日俱增的数据问题
BDNF人脑源性神经营养因子促进神经元存活生长和分化
产品说明： 脑源性神经营养因子（Brain-derived neurotrophic factor ，BDNF）是是神经营养生长因子NGF家族的一员。神经营养因子家族由至少四种蛋白质组成，包括NGF、BDNF、NT-3和NT-4/5。这些分泌的细胞因子被合成为前肽，经蛋白水解处理产生成熟的
神经形态芯片：仿生学的驱动力
1 神经形态芯片与传统芯片的区别 1946年美籍匈牙利科学家冯·诺依曼提出存储程序原理，把程序本身当作数据来对待。此后的半个多世纪以来，计算机的发展取得了巨大的进步，但“冯·诺依曼架构”中信息存储器和处理器的设计一直沿用至今，连接存储器和处理器的信息传递通道仍然通过总线来实现。随着
神经网络创造可行性芯片
英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就，美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。这种方法已经被谷歌用来
用于边缘AI的神经形态芯片问世
科技日报北京8月21日电 （实习记者张佳欣）一个国际研究团队设计并制造了一种直接在内存中运行计算的芯片，可运行各种人工智能（AI）应用，而且它能在保持高精度的同时，仅消耗通用AI计算平台所耗能量的一小部分，兼具高效率和通用性。相关研究发表在最近的《自然》杂志上。这款名为NeuRRAM的神经形态芯片使
拥有－“嗅觉”－的新神经算法芯片介绍
前言： 人类除视觉、听觉之外，在嗅觉研究上有新突破，带来新想象空间和应用空间，人类对大脑的认知以及类脑芯片、AI芯片又跨上新台阶，未来的芯片发展之路又有可能另辟蹊径。类似人类大脑的神经拟态芯片神经拟态计算一直被寄予厚望。就算摩尔定律终结，它仍能继续带领信息时代向前。神经拟态计算可以大幅度提升
IBM成功构建模拟人脑功能的认知计算机芯片
8月18日，蓝色巨人IBM公布了一个令人振奋的消息。他们通过模拟大脑结构，首次成功构建出两个具有感知认知能力的硅芯片原型，可以像大脑一样具有学习和处理信息的能力。IBM公司领导该研究项目的负责人德哈门德拉·莫德哈表示，这两个计算机芯片结合了神经元的计算能力、突触（或神经节）的记忆能力和轴突的通信
人脑中发现新型“混合细胞”或撼动神经科学基础
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/510087.shtm
神经形态通过模拟人脑运行方式进行高效率运算
引言 神经形态设备（neuromorphic device）可以通过模拟人脑神经元的运行方式进行高效率运算。神经形态计算（neuromorphic computing）因此也可以用来对环境中的各种复杂刺激进行有效分析，可以在生物-电子接口中为生物传感提供智能响应。但是传统的神经形态计算需要使用
韩国：神经元芯片成AI研发“明星”
纳沛斯半导体是一家大型半导体封测企业，在韩国和全球半导体业界以技术和实力著称。不久前，记者参加了纳沛斯半导体公司的一场产品说明会，会后采访了该公司未来智能事业部部门长安廷镐先生。说明会由安先生主持，会上的明星是一款产品编号为NM500的AI芯片，被称为全球第一片正式量产的神经元芯片（NPU）。