据悉,中科院自动化所近期取得了一项重要的科研成果,即成功开发了一套实感智能计算系统,该系统实现了全脑光学接口虚拟现实和全脑闭环研究的新范式。
据悉,中科院自动化所近期取得了一项重要的科研成果,即成功开发了一套实感智能计算系统,该系统实现了全脑光学接口虚拟现实和全脑闭环研究的新范式。这一成果标志着基于全脑单细胞光学成像的虚拟现实、光遗传调控等技术在脑科学闭环研究领域的应用迈出了关键一步。
该实感智能计算系统是由中科院自动化所的蒿杰研究组与中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的杜久林研究组和穆宇研究组共同合作研发的。这套系统能够快速提取和分析斑马鱼全脑神经元活动,实现神经元集群活动的闭环调控。这一技术的突破,使得研究团队首次实现了对斑马鱼全脑十万级神经元的实时监控,进而可以对任意选择的神经元集群活动进行解码,以控制外部设备。
在技术研发过程中,研究团队借鉴了天文学领域的数据处理技术,并采用了FPGA-GPU混合架构,成功对高达500MB/s的大数据流神经功能数据进行实时配准、信号提取和分析。这种混合架构的采用,使得系统能够处理大规模、高速度的神经功能数据,从而实现了对全脑神经元活动的实时、精确分析。
实感智能计算系统的成功研发,为脑科学研究提供了新的方法和工具。通过该系统,研究人员可以更深入地了解大脑的工作机制,进一步探索神经元的活动规律和相互作用,从而为神经科学、认知科学等领域的研究提供重要的支持。
此外,该系统在虚拟现实和光遗传调控等领域也具有广泛的应用前景。通过全脑光学接口,研究人员可以构建更加真实的虚拟环境,模拟大脑的感知和认知过程,从而推动虚拟现实技术的发展。同时,光遗传调控技术也可以借助该系统实现对特定神经元集群的精确操控,为神经疾病的治疗和康复提供新的手段。
总的来说,中科院自动化所研发的实感智能计算系统是一项具有里程碑意义的科研成果。它不仅为脑科学研究提供了新的方法和工具,也为虚拟现实和光遗传调控等领域的发展开辟了新的道路。未来,随着该技术的不断完善和应用推广,我们有理由相信,它将在神经科学、认知科学以及医疗等领域发挥更加重要的作用。
实感智能计算系统的具体应用主要体现在对全脑神经元活动的实时监控和闭环调控上。具体来说,该系统能够快速提取和分析斑马鱼全脑神经元活动,首次实现了对斑马鱼全脑十万级神经元的实时监控。通过解码任意选择的神经元集群活动,该系统可以控制外部设备,实现神经元集群活动的闭环调控。
此外,实感智能计算系统还可以基于全脑单细胞光学成像,在虚拟现实和光遗传调控等领域发挥重要作用。借助该系统,研究人员可以构建更加真实的虚拟环境,模拟大脑的感知和认知过程,推动虚拟现实技术的发展。同时,光遗传调控技术也可以借助该系统实现对特定神经元集群的精确操控,为神经疾病的治疗和康复提供新的手段。
综上所述,实感智能计算系统具有广泛的应用前景,它不仅为脑科学研究提供了新的方法和工具,也为虚拟现实、光遗传调控以及医疗等领域的发展开辟了新的道路。然而,这些仅是可能的应用方向,实际的应用情况可能会根据具体需求和场景有所不同,并且可能随着技术的进一步发展而有所变化。
据中研普华产业研究院出版的《2022-2027年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告》统计分析显示:
在现阶段的社会发展过程中计算机科学技术在社会中的应用具有极大的社会现实含义,不仅其在加速社会经济的道路上起到了积极的作用。计算机技术在发展的同时带动经济社会的进步。
由于传统的计算机科学没有相关的技术信息支撑,当代的发展方向是积极向前的、相互融合的。不过由于当代社会信息的共享性还有待于提高到新的阶段,-些方面的信息受到一定的局限和垄断性。
伴随着越来越普遍的计算机科学在全世界范围内的迅猛发展,信息将可以被方便快捷的进行传播,有理由相信计算机技术将会带动社会经济更好发展,其对经济的发展将起到积极有效的作用。
许多新兴的类脑芯片在SNN计算中显示出巨大的潜力。 例如浙江大学的达尔文芯片,其目标是嵌入式低功耗应用。苏黎世大学研究人员开发的DYNAP-SEL结合了异步数字逻辑和模拟电路,以实现模拟SNN实现。 清华大学的研究人员成功设计了混合型天机芯片 ,该混合型既可以实现常规神经网络又可以实现SNN。
随着脑科学与类脑行业竞争的不断加剧,大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁,国内外优秀的脑科学与类脑企业愈来愈重视对行业市场的分析研究,特别是对当前市场环境和客户需求趋势变化的深入研究,以期提前占领市场,取得先发优势。正因为如此,一大批优秀品牌迅速崛起,逐渐成为行业中的翘楚。
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2022-2027年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告
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