20/12/07 23:58:24.14 w2C03I06.net
前書き
? ry 基づいた侵襲性スパイクベースの脳コンピュ ry に大きな可能性 ry 。
埋め込み型神経インターフェースに基づいたスパイクベース侵襲性ブレインコンピュータインターフェース（BCI）は、脳神経補綴1、2、3にとっての大いなる可能性を示し ます。
現在、スパイク処理は通常、統計アルゴリズム ( 訳注 : 加算 合計 ) を実行するVon Neumannベース ( 訳注 : 正確にはストアドプログラムアーキテクチャ ) のデジタルハードウェアによって管理され ます
? しかし、ニューロモーフィック電子デ ry は、生物学に近いスパ ry 略4 ry 6に依存しているため、魅 算上の代 段となります。
しかし乍ら、ニューロモーフィックな電子的なデバイスとアーキテクチャは、スパイク信号と処理戦略とが近生物学的である事に依拠 4、5、6 するという高潔性により、魅力的な計算的代替手段を象徴します
? これに関連して、ナノ ｰルのメモリスタがシナプスの可塑 ry をエミュ ry 率の観点から脳回路により近いコンピュ シス を ry を高めました。
この文脈に於て、シナプス可塑性特性をナノスケールメモリスタがエミュ できるという最近の発見7、8は、一方で、計算能力と電力効率との観点でより脳回路へと接近したコンピューティングシステム、を提供 期待を一層高めました 9 , 10
? 一方、彼 ry 中のニュ からの大規模な多 ry パイクのエンコ とソートで ry されたように、スパイクがナノ ｰルの物理 ry ｰムレスに処理されるBCI ry し た。
もう一方で彼らは、培養中ニュ から大規模多電極アレイによって記録 スパイク、のエンコードとソートとを行う事で最近実証されたものとしての、ナノスケール物理要素によってシームレス処理されるスパイク、という BCIの前提を作成しました 11
? ry 望では、メモリス ry は、最終的にシ ンと脳ニュ が 合った神経形態BCIを提供し、信号伝達と ry 則を神経 ry 12のアプリケーションと することを約 ry
したがって、展望に於て、メモリスタを備えた神経電子システムは、信号伝播と処理規則とを神経補綴5および生物電子医学12 に於けるアプリ と共有するにシリコンと脳とのニューロン群が絡み合っている所のニューロモーフィックな、 BCI を究極的には齎すと約束しています。