机构名称：
¥ 1.0
目前，许多人工智能 (AI) 应用正在迅速成为社会中不可或缺的一部分，它们依赖于基于软件的人工神经网络或深度学习算法，这些算法功能强大，但能源效率低下。相比之下，大脑在类似的分类和模式发现任务中效率极高。神经形态工程试图通过模仿几个关键概念来有效地模拟 AI 任务，从而充分利用大脑的效率。有机电子材料在模仿大脑的基本功能（包括重要的脉冲现象）方面尤其成功，而且由于其生物相容性，它们在硬件实现的人工神经网络的低功耗操作以及与生理环境交互方面也取得了成功。本文概述了大脑及其人工对应物的基本功能操作，特别关注有机材料和设备。我们重点介绍了模仿大脑功能（如时空处理、体内平衡和功能连接）的努力，并强调了高效神经形态计算应用的当前挑战。最后，我们介绍了我们对这个令人兴奋且快速发展的有机神经形态设备领域未来发展方向的看法。
用于脑启发计算的有机材料和设备
主要关键词
相关文件推荐
