瑞士洛桑联邦理工学院研究人员将低功耗芯片设计、机器学习算法和柔性植入式电极相结合,制作出一种神经接口,可识别和抑制各种神经系统疾病症状。研究人员称,神经树得益于神经网络的准确性和决策树算法的硬件效率。这是第一次能将如此复杂但节能的神经接口集成到癫痫发作等二元分类任务,并用于手指神经修复等分类任务中。该芯片面积的高效设计意味着它尺寸非常小(3.48平方毫米),还具有扩展更多通道的巨大潜力以及很高的能源效率。(科技日报)
瑞士洛桑联邦理工学院研究人员将低功耗芯片设计、机器学习算法和柔性植入式电极相结合,制作出一种神经接口,可识别和抑制各种神经系统疾病症状。研究人员称,神经树得益于神经网络的准确性和决策树算法的硬件效率。这是第一次能将如此复杂但节能的神经接口集成到癫痫发作等二元分类任务,并用于手指神经修复等分类任务中。该芯片面积的高效设计意味着它尺寸非常小(3.48平方毫米),还具有扩展更多通道的巨大潜力以及很高的能源效率。(科技日报)