人腦一直給研究者提供靈感，神經(jīng)形態(tài)計算受到人腦的低功耗和快速計算特點啟發(fā)而出現(xiàn)，它或許會是超大規(guī)模機器和人工智能應用（如自動駕駛）未來的基石。 神經(jīng)形態(tài)芯片的最初思想可以追溯到加州理工學院的Carver Mead 教授在1990年發(fā)表的一篇論文。

Mead在論文中提出，模擬芯片能夠模仿人腦神經(jīng)元和突觸的活動，與模擬芯片的二進制本質(zhì)不同，模擬芯片是一種輸出可以變化的芯片。

但是目前，神經(jīng)形態(tài)計算的發(fā)展受到傳統(tǒng)電子學固有局限的阻礙。 最近，由英國阿斯頓大學研究人員發(fā)起的一個新項目「Neu-ChiP」，展示了如何通過教授在微芯片上培育的人類腦干細胞來解決數(shù)據(jù)問題，從而為機器學習技術(shù)的「范式轉(zhuǎn)變」奠定基礎(chǔ)。

該項目為期3年，獲得了歐盟委員會的「未來與新興技術(shù)」(Future and Emerging Technologies，F(xiàn)ET)項目350萬歐元（約2700萬人民幣）的資助； 英國、法國、西班牙、瑞士和以色列的高校和機構(gòu)也參與其中，包括英國羅浮堡大學、巴塞羅那大學、法國國家科學研究中心、以色列理工學院和3Brain AG 公司。

芯片上的大腦

在Neu-ChiP項目中，研究小組將把類似于人類大腦皮層的干細胞網(wǎng)絡分層放在微芯片上。然后通過向細胞發(fā)射不斷變化的光束模式來刺激細胞。

項目利用先進的3D電腦模型可以觀察細胞發(fā)生的任何變化，了解他們的適應能力如何。 這模仿了人類大腦的可塑性，可以迅速適應新的信息。 據(jù)悉，該項目將在培養(yǎng)皿中設(shè)計神經(jīng)元回路并訓練它們進行數(shù)據(jù)分析的能力，將為大腦如何計算信息并找到解決方案提供新的見解。 開發(fā)的技術(shù)甚至可能有助于設(shè)計獨特的人機界面。 而且，該項目不僅要建立一個由許多非常復雜的人類神經(jīng)細胞組成的系統(tǒng)模型，研究人員還將嘗試超越這個模型，將神經(jīng)系統(tǒng)驅(qū)動到一個能夠進行非平凡計算的狀態(tài)。

芯片上的大腦：致力于突破人工智能的界限（cr: 3Brain AG） 項目的生物學專家表示，這個項目將致力于尋求建立神經(jīng)形態(tài)電路，并將新興的電子設(shè)備與生物神經(jīng)元結(jié)合起來。 在合成生物學的背景下，看到活細胞中的計算是如何從數(shù)字化通過模擬進化到神經(jīng)形態(tài)計算范式，這將會令人印象深刻。 阿斯頓大學數(shù)學教授David Saad說: 「我們的目標是利用人類大腦無與倫比的計算能力，極大地提高計算機幫助我們解決復雜問題的能力。我們相信，這個項目有可能突破目前處理能力和能源消耗的局限，從而帶來機器學習技術(shù)的范式轉(zhuǎn)變。」

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