Мозговая ткань на чипе обеспечивает распознавание голоса - (исследование)
🦾Кластеры выращенных в лаборатории клеток мозга, подключенных к компьютеру, способны к элементарному распознаванию речи и решению математических задач.
Фенг Гио, биоинженер с факультета инженерии интеллектуальных систем, рассказал, что его исследование является важным шагом в демонстрации того, как компьютерные нейронные сети, могут расширять возможности искусственного интеллекта.
Гио и его команда вырастили пучки специализированных стволовых клеток, которые развились в нейроны, основной компонент мозга. Типичный мозг состоит из 86 миллиардов нейронов, каждый из которых связан с 10 000 другими нейронами.
Шар нейронов, известный как органоид, созданный в лаборатории Гио, имеет ширину менее нанометра. Он был подключен множеством электродов к печатной плате, где алгоритмы машинного обучения расшифровывали ответы органоида.
Исследователи назвали свое творение Brainoware.
После непродолжительного периода обучения Brainoware смогла различать голоса восьми испытуемых, основываясь на различиях в произношении гласных. Точность системы составила 78%.
@robotyai
🦾Кластеры выращенных в лаборатории клеток мозга, подключенных к компьютеру, способны к элементарному распознаванию речи и решению математических задач.
Фенг Гио, биоинженер с факультета инженерии интеллектуальных систем, рассказал, что его исследование является важным шагом в демонстрации того, как компьютерные нейронные сети, могут расширять возможности искусственного интеллекта.
Гио и его команда вырастили пучки специализированных стволовых клеток, которые развились в нейроны, основной компонент мозга. Типичный мозг состоит из 86 миллиардов нейронов, каждый из которых связан с 10 000 другими нейронами.
Шар нейронов, известный как органоид, созданный в лаборатории Гио, имеет ширину менее нанометра. Он был подключен множеством электродов к печатной плате, где алгоритмы машинного обучения расшифровывали ответы органоида.
Исследователи назвали свое творение Brainoware.
После непродолжительного периода обучения Brainoware смогла различать голоса восьми испытуемых, основываясь на различиях в произношении гласных. Точность системы составила 78%.
@robotyai