基于人工聚合物的神经网络
这些网络的强非线性特性使得它们能够用于储层计算
信用:TUD 人工智能将从根本上改变医学和医疗保健
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从心电图、脑电图或x光图像，可以在机器学习的帮助下进行分析，从而可以根据细微的变化在非常早期的阶段检测出疾病
然而，在人体内植入人工智能仍然是一项重大的技术挑战
TU德累斯顿光电主席的科学家们现在首次成功开发了一个生物兼容的可植入人工智能平台，可以实时对心跳等生物信号中的健康和病理模式进行分类
即使没有医疗监督，它也能检测出病变
研究结果现已发表在《科学进展》杂志上
在这项工作中，由教授领导的研究小组
卡尔·利奥博士
Hans Kleemann和Matteo Cucchi展示了一种基于生物相容性人工智能芯片的健康和患病生物信号实时分类方法
他们使用了基于聚合物的纤维网络，这种网络在结构上类似于人的大脑，并支持储层计算的神经形态人工智能原理
聚合物纤维的随机排列形成了一个所谓的“循环网络”，它可以像人脑一样处理数据
这些网络的非线性使得即使是最小的信号变化也能被放大，以心跳为例，医生通常很难对其进行评估
然而，使用聚合物网络的非线性变换使得这成为可能而没有任何问题
在试验中，人工智能能够以88%的准确率区分健康的心跳和三种常见的心律失常
在这个过程中，聚合物网络比起搏器消耗的能量少
植入式人工智能系统的潜在应用是多方面的:例如，它们可以用于监测手术后的心律失常或并发症，并通过智能手机向医生和患者报告，从而实现快速的医疗援助
“近年来，随着所谓的有机混合导体的发展，现代电子学与生物学相结合的愿景已经取得了很大进展，”马特奥·库基博士解释说
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学生和论文的第一作者
“然而，到目前为止，成功仅限于简单的电子元件，如单个突触或传感器
到目前为止，解决复杂的任务是不可能的
在我们的研究中，我们现在已经朝着实现这一愿景迈出了关键的一步
通过利用神经形态计算的能力，例如这里使用的储层计算，我们不仅成功地实时解决了复杂的分类任务，而且我们还将有可能在人体内做到这一点
这种方法将有可能在未来进一步开发能够帮助拯救人类生命的智能系统
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