Imitando o Cérebro - Em silício - novo chip de de Computador MODELA Como OS neurônios comunicam si Entre SI NAS sinapses.

Imitando o Cérebro - Em Silicon: Modelos Chip Novo Computador como os neurônios se comunicam entre si nas sinapses

ScienceDaily (15 de novembro de 2011) - Durante décadas, os cientistas têm sonhado com a construção de sistemas de computador que pode replicar o talento do cérebro humano para aprender novas tarefas.

Os pesquisadores deram um passo importante em direção a esse objetivo através da concepção de um chip de computador que imita como os neurônios do cérebro se adaptar em resposta a novas informações. (Crédito: MIT)

Pesquisadores do MIT já dado um grande passo em direção a esse objetivo através da concepção de um chip de computador que imita como os neurônios do cérebro se adaptar em resposta a novas informações. Esse fenômeno, conhecido como plasticidade, é acreditado para trás muitas funções cerebrais, incluindo a aprendizagem ea memória.

Com cerca de 400 transistores, o chip de silício pode simular a atividade de uma sinapse do cérebro único - uma conexão entre dois neurônios que permite que as informações fluam de um para o outro.Os pesquisadores antecipar esse chip vai ajudar neurocientistas aprender muito mais sobre como funciona o cérebro, e também poderia ser usado em dispositivos protéticos neural, tais como retinas artificiais, diz Chi-Sang Poon, um cientista principal na Divisão Harvard-MIT de Ciências da Saúde e Tecnologia.

Poon é o autor de um artigo descrevendo o chip no theProceedings da Academia Nacional das Ciências a semana de 14 de novembro.Guy Rachmuth, um pós-doc no laboratório de ex-Poon, é autor do papel. Outros autores são Mark Bear, do Professor Picower of Neuroscience no MIT, e Harel Shouval da Universidade do Texas Medical School.

Sinapses modelagem

Existem cerca de 100 bilhões de neurônios no cérebro, cada um dos quais formas sinapses com muitos outros neurônios. Uma sinapse é a distância entre dois neurônios (conhecidos como os neurônios pré-sinápticos e pós-sináptica). O neurônio pré-sináptico libera neurotransmissores, como glutamato e GABA, que se ligam aos receptores na membrana da célula pós-sináptica, ativando canais iônicos. Abertura e fechamento desses canais alterações potencial elétrico da célula. Se as mudanças potenciais drasticamente o suficiente, a célula dispara um impulso elétrico chamado de potencial de ação.

Toda essa atividade sináptica depende dos canais de íons, que controlam o fluxo de átomos carregados, como sódio, potássio e cálcio. Estes canais também são essenciais para dois processos conhecido como potenciação de longa duração (LTP) e depressão a longo prazo (LTD), que reforçam e enfraquecem as sinapses, respectivamente.

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Um modelo baseado em neuromórfica biofísico da taxa de pico e plasticidade tempo-dependente

Guy Rachmuth um , b , 

Harel Z. Shouval c , 

Mark F. Urso d , e

Chi-Sang Poon um , um

- Afiliações Autor

aHarvard-MIT Division of Health Sciences and Technology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139;

bDivision de Engenharia e Ciências Aplicadas, Universidade de Harvard, Cambridge, MA 02138;

cDepartment de Neurobiologia e Anatomia, University of Texas Medical School em Houston, Houston, TX 77030, e

ðA Instituto Picower para a Aprendizagem e Memória e do Departamento de Ciências Cerebrais e Cognitivas, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139

Editado por * Leon N. Cooper, Brown University, Providence, RI, e aprovado 3 de outubro de 2011 (recebido para revisão 24 maio de 2011)

Abstrato

Atuais avanços em engenharia neuromórfica tornaram possível emular canal iônico complexo neuronal e intracelular dinâmica iônica em tempo real usando muito compacto e com eficiência de energia complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) tecnologia de circuito analógico muito-em larga escala integrada. Recentemente, tem havido um interesse crescente na emulação neuromórfica da plasticidade spike-tempo-dependente (STDP) Hebbian regra de aprendizagem por modelagem fenomenológica usando CMOS, memristor ou outros dispositivos analógicos. Aqui, propomos a implementação de circuitos CMOS de um neuromórfica biofísico aterrado (IONO-neuromórfica) modelo de plasticidade sináptica, que é capaz de capturar tanto a taxa dependente do aumento de plasticidade (SRDP, do tipo Bienenstock-Cooper-Munro ou BCM) e STDP regras. O modelo IONO-neuromórfica reproduz bidirecional mudanças sinápticas com receptor NMDA-dependentes e cálcio intracelular mediada potenciação de longo prazo ou a longo prazo depressão assumindo endocanabinóide retrógrada de sinalização como um detector de segunda coincidência. Mudanças na excitatória ou inibitória pesos sinápticos são registrados e armazenados em um formato não-volátil e digital compacta análoga à inserção discreta e remoção de AMPA ou canais receptores GABA. O dispositivo versátil Hebbian sinapse é aplicável a uma variedade de neuroprótese, interface cérebro-máquina, neurorobotics, computação neuromimetic, aprendizado de máquina, e neural de inspiração problemas de controle adaptativo.

IONO-neuromórfica modelagem,  baseado em taxa plasticidade sináptica,  silício neurônio,  subliminares microeletrônica,  VLSI circuito

Notas de Rodapé

1 a quem correspondência deve ser endereçada. E-mail:cpoon@mit.edu .

Contribuições Autor: GR, HZS, MFB e C.-SP de pesquisa projetado; GR e C.-SP realizada pesquisa; GR e C.-SP analisou dados e GR, HZS, e C.-SP escreveu o jornal.

Os autores declaram nenhum conflito de interesse.

* Este artigo Submission direto tinha um editor prearranged.

Este artigo contém informações de suporte online em

www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1106161108/-/DCSupplemental .

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