Самообучающиеся чипы на подходе.
Исследователи из Технического университета Эйндховена и Северо-Западного университета США представили новый метод обучения нейроморфных микросхем, который может революционизировать медицинские устройства будущего. Нейроморфные компьютеры, структурно напоминающие человеческий мозг, до сих пор сталкивались с проблемой обучения при помощи внешних программ, что было медленным и энергоемким процессом.
Новый нейроморфный биосенсор, представленный учеными, способен к обучению прямо на микросхеме без внешних программ. В качестве доказательства концепции исследователи использовали биосенсор для диагностики муковисцидоза на основе образцов пота.
Eveline van Doremaele, один из авторов статьи, подчеркнула: "Мы создали 'умный биосенсор', который может обучаться распознаванию заболеваний, например муковисцидоза, без компьютера или программного обеспечения". Их исследование представляет собой нейроморфный биосенсорный компьютер, работающий на принципах коммуникации нейронов в человеческом мозге.
Проблема, которую решили исследователи, заключается в сложности обучения нейроморфных технологий. "Новый чип может обучаться в реальном времени, обрабатывая данные пациентов, что ускоряет процесс обучения и способствует его использованию в интерактивных биоприложениях", — говорится в исследовании.
В процессе экспериментов ученые использовали новый чип для диагностики генетического заболевания муковисцидоза. Основной путь тестирования — анализ пота, где высокий уровень хлоридных анионов указывает на муковисцидоз. "Мы использовали образцы пота от здоровых доноров, причем один образец был отрицательным, а другой содержал очень высокую концентрацию хлоридных анионов", — уточнила van Doremaele.
Основное достижение исследования — возможность обучать нейронную сеть прямо на чипе без использования внешних программ. Этот подход позволяет легко переобучить микросхему для других задач, открывая дорогу к персонализированным имплантируемым нейронным сетям, обучаемым на данных, полученных непосредственно от пользователя.
Источник: securitylab