来自shiitake菌的可持续的memristors用于高频生物电子

科学领域:

• 生物电子学 生物电子学
• 非传统的计算技术
• 材料科学 材料科学 材料科学

背景情况:

• 神经形态计算旨在模仿大脑的效率,但在稀土材料和复杂的制造方面面临着挑战.
• 目前的神经形态解决方案,如半导体芯片和神经器官,存在可持续性和维护问题.

研究的目的:

• 探索shiitake (Lentinula edodes) 菌类作为神经形态计算的可持续和强大的替代方案.
• 研究真菌菌菌菌网络在适应性电信号和信息处理方面的潜力.

主要方法:

• 与电极接口的shiitake菌根网络,以创建真菌的memristors.
• 培训和测试真菌记忆器的功能,包括它们对电信号的反应.
• 通过脱水和高频率的性能来评估保存能力.

主要成果:

• 从石竹真菌中培养的经过证明的真菌记忆器表现出类似于神经元尖端的自适应电信号.
• 在脱水后,真菌计算机保持了功能,并以高达5.85kHz的频率运行,准确率为90%±1%.
• 石竹真菌表现出显著的抗辐射能力,表明了航空航天应用的潜力.

结论:

• 类计算机为神经形态任务提供了一个可扩展的,环保的平台,将生物电子与非传统计算相结合.
• 石竹真菌在神经形态硬件中提供了一个可行的,可持续的替代传统材料.
• 开发的真菌计算方法在各种领域都有潜在的应用,包括航空航天.