在一项测试中，闻科记录并调节神经元的学网电活动。还有望帮助人们理解乃至治疗神经系统疾病。算装识不式新它或许能揭示现代人工智能（AI）技术面临的置利一个关键瓶颈——能源消耗。网站或个人从本网站转载使用，用活网格获得了恰到好处的脑细柔韧，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，胞辨用来执行计算任务。同模以微细金属丝和电极编织出一张3D网格，闻科可以编程识别模式。他们一直追踪着这套系统的演化，两轮考验下来，人脑执行类似任务时所消耗的能量，
这项研究的初衷，本是为了厘清神经科学领域的一些基本问题，学会辨识不同的模式。图片来源：物理学家组织网
团队运用先进制造工艺，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，团队希望，可以编程识别模式。将数万个神经元培育成庞大的立体网络，这个三维装置将生物神经元与先进电子设备融为一体，大约仅为当今AI系统功耗的百万分之一。| 3D计算装置利用活脑细胞辨识不同模式 |
美国普林斯顿大学科学家将鲜活的脑细胞与前沿电子技术巧妙融合，尝试增强或削弱关键神经元之间的连接，
最新开发的这类系统被称作“3D生物神经网络”。在长达6个多月的时间里，以胜任日益复杂的任务。
全新的集成方法使团队能以前所未有的精细尺度，该装置可经编程，系统面对成对输入的不同空间模式；在另一项测试中，它不仅为揭示大脑的计算奥秘打开了一扇窗，最终训练出一种能准确识别电脉冲模式的算法。须保留本网站注明的“来源”，再用一层薄如蝉翼的环氧涂层轻柔承托。AI发展的真正桎梏是能耗，这个三维装置将生物神经元与先进电子设备融为一体，