د پرنسټن څیړونکو یو 3D وسیله جوړه کړې چې د دماغ ژوندي حجرې په یو سیسټم کې د پرمختللي برقیاتو سره یوځای کوي.
وسیله د بریښنایی نمونو پیژندلو لپاره کمپیوټري میتودونه کاروي او ممکن د څیړونکو سره د دماغ فعالیت ، عصبي ناروغۍ ، او د ټیټ بریښنا کمپیوټري مطالعې کې مرسته وکړي.
د محاسبې لپاره د دماغ حجرو کارولو دمخه هڅې معمولا د فلیټ 2D حجرو کلتورونو باندې تکیه کوي چې په پیټري ډش یا 3D سیل کلسترونو کې کرل شوي چې څیړونکي یې له بهر څخه څارلي او هڅولي دي.
د پرنسټن سیسټم یو بل ډول چلند کوي. دا د شبکې دننه حجرو سره اړیکه لري.
ټیم د مایکروسکوپي فلزي تارونو او الیکټروډونو 3D میش جوړولو لپاره پرمختللي جوړونې میتودونه کارولي. یو ډیر پتلی epoxy پوښ میش سره یوځای ساتي او په کافي اندازه انعطاف وړ پاتې کیږي ترڅو د نرم نیورونونو سره کار وکړي چې شاوخوا وده کوي.
څیړونکو دا میش د یوې وسیلې په توګه کارولی ، چې په لسګونو زره نیورونونو ته اجازه ورکوي چې د محاسبې وړ لوی 3D شبکې ته وده ورکړي.
په چپ کې شاوخوا 70000 بیولوژیکي نیورونونه شامل دي چې د 3D میش له لارې وصل شوي. دا په لسګونو مایکروسکوپي الکترودونه هم لري چې کولی شي د دماغ حجرو فعالیت احساس او کنټرول کړي.
څیړونکو وویل چې مدغم ډیزاین دوی ته اجازه ورکړه چې د پخوانیو سیسټمونو په پرتله خورا ښه توضیحاتو سره د نیورون بریښنایی فعالیت ثبت او هڅوي.
د شپږو میاشتو څخه زیات، دوی تعقیب کړل چې څنګه شبکه بدله شوه. دوی د مهمو نیورونونو ترمنځ د اړیکو پیاوړتیا یا ضعیفولو لارې هم ازمولې.
ټیم بیا یو الګوریتم وروزل ترڅو په بریښنایی نبضونو کې نمونې وپیژني.
په یوه تجربه کې، سیسټم د بیلابیلو ځایي نمونو جوړه جوړه سره ازموینه شوې. په بل کې، دا د مختلف لنډمهاله نمونو سره ازموینه شوې. په دواړو حالتونو کې، سیسټم په سمه توګه د نمونو ترمنځ توپیر کوي.
څیړونکو وویل چې دوی اوس غواړي پلیټ فارم پراخه کړي نو دا په پای کې ډیر پیچلي دندې اداره کولی شي.
د دې کار مشري د بریښنا او کمپیوټر انجینرۍ معاون پروفیسور تیان مینګ فو او د اومین ډارلینګ بایو انجینرۍ انسټیټیوټ لخوا ترسره شوه؛ جیمز سټرم، د بریښنا او کمپیوټر انجینرۍ پروفیسور سټیفن آر فاریسټ؛ او کمار مریتونجي، د بریښنا او کمپیوټر انجینرۍ کې د پوسټ دوکتورا څیړونکی.
مرتونجي د کاغذ لومړی لیکوال و او د فراغت زده کونکی و کله چې ډیری کار بشپړ شو.
دا پروژه په لومړي ځل د عصبي علومو په برخه کې د اساسي پوښتنو د مطالعې لپاره جوړه شوې وه. په هرصورت، ټیم وروسته ولیدل چې دا کولی شي په عصري AI کې د یوې لویې ننګونې په حل کولو کې هم مرسته وکړي: د انرژۍ کارول.
فو وویل: "په نږدې راتلونکي کې د AI لپاره اصلي خنډ انرژي ده." "زموږ مغز د ورته کارونو د ترسره کولو لپاره د نن ورځې AI سیسټمونو لخوا مصرف شوي بریښنا یوازې یوه کوچنۍ برخه ، شاوخوا یو ملیون برخه مصرفوي."
مرتونجي وویل چې دا ډول سیسټمونه چې د 3D بیولوژیکي عصبي شبکې په نوم یادیږي، "نه یوازې د دماغ د کمپیوټري رازونو په افشا کولو کې مرسته کوي بلکه د عصبي ناروغیو په پوهیدو او احتمالي درملنه کې هم مرسته کولی شي."
په سرچینه کې د عکس کریډیټ د رائټ سینیرس په توګه لیست شوي او د څیړونکو / پرنسټن پوهنتون په مهربانۍ سره.
📢 د وروستي ټیک او ټیلیکام خبرونو، ویډیوګانو او تحلیلونو لپاره همدا اوس د پروپاکستاني واټساپ ګروپ سره یوځای شئ!
په ګوګل نیوز کې پروپاکستاني تعقیب کړئ او د خپلې خوښې مینځپانګې ګړندي سکرول کړئ!
ونډې
