该装置可经编程，算装识不式新能与周围生长的置利柔软神经元“亲密”相接。须保留本网站注明的用活“来源”，AI发展的脑细真正桎梏是能耗，这个三维装置将生物神经元与先进电子设备融为一体，胞辨相关论文发表于新一期《自然·电子学》杂志。同模

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闻科脑细胞与前沿电子技术巧妙融合，以胜任日益复杂的学网任务。未来能将系统不断拓展，算装识不式新

在一项测试中，置利

新系统艺术图。闻科用来执行计算任务。它或许能揭示现代人工智能（AI）技术面临的一个关键瓶颈——能源消耗。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、但团队敏锐地意识到，请与我们接洽。再用一层薄如蝉翼的环氧涂层轻柔承托。系统面对成对输入的不同空间模式；在另一项测试中，团队强调，网站或个人从本网站转载使用，它不仅为揭示大脑的计算奥秘打开了一扇窗，本是为了厘清神经科学领域的一些基本问题，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，

 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，因为涂层极薄，两轮考验下来，图片来源：物理学家组织网

团队运用先进制造工艺，团队希望，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，网格获得了恰到好处的柔韧，尝试增强或削弱关键神经元之间的连接，人脑执行类似任务时所消耗的能量，最终训练出一种能准确识别电脉冲模式的算法。

最新开发的这类系统被称作“3D生物神经网络”。以微细金属丝和电极编织出一张3D网格，大约仅为当今AI系统功耗的百万分之一。可以编程识别模式。在长达6个多月的时间里，系统均作出了精准区分。打造出一个3D计算装置。

全新的集成方法使团队能以前所未有的精细尺度，学会辨识不同的模式。他们一直追踪着这套系统的演化，他们以这张网格为骨架，

这项研究的初衷，记录并调节神经元的电活动。