과학자들은 합성 뉴런을 사용하여 실제 생물학적 과정을 모방합니다

인식 시스템과 같은 인위적으로 설계된 생물학적 과정은 감각 뉴런의 적응 형 네트워크에 대한 인간 감각의 의존성으로 인해 유기 전자 전문가의 애매한 목표로 남아 있으며, 이는 환경 자극에 반응하여 발사함으로써 의사 소통합니다.

노스 웨스턴 대학교와 조지아 테크 간의 새로운 협력은 인간 뉴런의 빈도 범위 내에서 반응하는 새로운 고성능 유기 전기 화학 뉴런을 만들어이 분야의 새로운 잠재력을 발휘했습니다. 또한 다른 유기 물질을 설계하고 엔지니어링 된 뉴런을 인공 터치 수용체 및 시냅스와 통합하여 실시간 촉각 신호 감지 및 처리를 가능하게함으로써 완전한 인식 시스템을 구축했습니다.

이달 저널에 발표 된 논문에 설명 된 연구는 국립 과학 아카데미 (PNA)의 절차바늘을 지능형 로봇 및 현재 인간의 것보다 덜 강력한 시스템에 의해 방해받는 다른 시스템에서 바늘을 움직일 수 있습니다.

노스 웨스턴 엔지니어링 교수 인 야오 야오 (Yao Yao)는“이 연구는 유기 전자 장치의 상당한 진전과 생물학과 기술 사이의 격차를 해소하는 데있어 상당한 진전을 강조한다. "우리는 발자국이 감소하고 뛰어난 뉴런 특성을 가진 효율적인 인공 뉴런을 만들었습니다.이 능력을 활용하여 실제 생물학적 과정을 모방하기 위해 완전한 촉각 신경성 인식 시스템을 개발했습니다."

대응하는 저자 인 Tobin J. Marks에 따르면 Weinberg Arts and Sciences College의 Northwestern의 Charles E. 및 Emma H. ​​Morrison 화학 교수에 따르면 기존 인공 신경 회로는 좁은 주파수 범위 내에서 발사되는 경향이 있습니다.

Marks는“이 연구에서 합성 뉴런은 발사 주파수 변조에서 전례없는 성능을 달성하여 기존 유기 전기 화학 신경 회로보다 50 배 더 넓은 범위를 제공합니다. 대조적으로, 우리의 장치의 뛰어난 뉴런 특성은 그것을 유기 전기 화학 뉴런에서 고급 성취로 확립합니다. "

Marks는 유기 금속 화학, 화학 촉매, 재료 과학, 유기 전자기, 태양 광 및 나노 기술 분야의 세계 리더입니다. 또한 노스 웨스턴의 McCormick Engineering School의 재료 과학 및 공학 교수이자 Applied Physics 교수로서 화학 및 생물 공학 교수입니다. 조지아 테크 (Georgia Tech)의 재료 과학 및 공학 학교 교수 인 그의 공동 대응 작가 Antonio Facchetti는 노스 웨스턴의 겸임 화학 교수로도 활동하고 있습니다.

"이 연구는 인공 촉각 수용체와 인공 시냅스를 통합하는 인공 뉴런을 기반으로 한 최초의 완전한 신경 촉각 인식 시스템을 제시합니다."라고 Facchetti는 말했습니다. "이것은 촉각 자극을 스파이 킹 뉴런 신호로 실시간으로 인코딩하는 능력을 보여주고 시냅스 후 반응으로 더 해석합니다."

이 팀은 부서와 학교에 걸쳐 있으며, 유기 합성을 전문으로하는 연구원들은 전자 장치 연구자들이 회로 설계 및 제작, 시스템 통합에 통합 한 고급 재료를 만들었습니다.

인간의 뇌의 거대한 860 억 뉴런 네트워크가 발사 될 예정인 감지 시스템은 다시 만들기가 어렵습니다. 과학자들은 디자인의 발자국과 그들이 생성 할 수있는 양으로 제한됩니다. 향후 모델에서 팀은 장치의 크기를 더욱 줄이려고 프로젝트를 완전히 모방하는 데 도움이됩니다.

이 작업은 Northwestern University Materials Research Science and Engineering Center (MRSEC; National Science Foundation DMR-230869의 MRSEC; Award), Flexterra Corporation, The National Science의 공군 과학 연구 사무소 (FA9550-22-1-0423)의 지원을 받았습니다. 중국의 저명한 젊은 학자들을위한 기금 (No. 32425040)과 중국 국립 자연 과학 재단 (Grant No. 32201648).


출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/01/250129162131.htm

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