科学家们已经开发出一种可穿戴的软手机器人,通过使用机器学习算法和感官硬件,可以帮助手残障人士。
科学家们开发了一种生物兼容的植入人工智能平台,可以在生物信号中实时分类健康和病理模式。
模仿大脑生物学的神经网络可以被装载到一个微芯片上,以实现更快、更高效的人工智能。
研究人员在一种新型光学传感器方面取得了关键进展,这种传感器更接近于模拟人眼感知视野变化的能力。
通过一种受大脑启发的方法,科学家们已经开发出一种让机器人拥有人工智能的方法来识别疼痛,并在受损时进行自我修复。
研究表明,所谓的“临界状态”可以用来优化人工神经网络,这些神经网络运行在受大脑启发的神经形态硬件上。
科学家们已经开发出一种感觉集成人工大脑系统,它可以模仿生物神经网络,可以在一个高效的神经形态处理器上运行。
储层物理计算的进步可能有助于创造像我们一样思考的人工智能机器。
在模拟的神经网络中,类似睡眠周期的状态可以抑制人工模拟大脑中不间断的自我学习所带来的不稳定性。
科学家们提出了记忆神经混合芯片的概念,该芯片将用于小型生物传感器和神经假肢。
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