人腦一直給研究者提供靈感，神經形態計算受到人腦的低功耗和快速計算特點啟發而出現，它或許會是超大規模機器和人工智能應用（如自動駕駛）未來的基石。 神經形態芯片的最初思想可以追溯到加州理工學院的Carver Mead 教授在1990年發表的一篇論文。

Mead在論文中提出，模擬芯片能夠模仿人腦神經元和突觸的活動，與模擬芯片的二進制本質不同，模擬芯片是一種輸出可以變化的芯片。

但是目前，神經形態計算的發展受到傳統電子學固有局限的阻礙。 最近，由英國阿斯頓大學研究人員發起的一個新項目「Neu-ChiP」，展示了如何通過教授在微芯片上培育的人類腦干細胞來解決數據問題，從而為機器學習技術的「范式轉變」奠定基礎。

該項目為期3年，獲得了歐盟委員會的「未來與新興技術」(Future and Emerging Technologies，FET)項目350萬歐元（約2700萬人民幣）的資助； 英國、法國、西班牙、瑞士和以色列的高校和機構也參與其中，包括英國羅浮堡大學、巴塞羅那大學、法國國家科學研究中心、以色列理工學院和3Brain AG 公司。

芯片上的大腦

在Neu-ChiP項目中，研究小組將把類似于人類大腦皮層的干細胞網絡分層放在微芯片上。然后通過向細胞發射不斷變化的光束模式來刺激細胞。

項目利用先進的3D電腦模型可以觀察細胞發生的任何變化，了解他們的適應能力如何。 這模仿了人類大腦的可塑性，可以迅速適應新的信息。 據悉，該項目將在培養皿中設計神經元回路并訓練它們進行數據分析的能力，將為大腦如何計算信息并找到解決方案提供新的見解。 開發的技術甚至可能有助于設計獨特的人機界面。 而且，該項目不僅要建立一個由許多非常復雜的人類神經細胞組成的系統模型，研究人員還將嘗試超越這個模型，將神經系統驅動到一個能夠進行非平凡計算的狀態。

芯片上的大腦：致力于突破人工智能的界限（cr: 3Brain AG） 項目的生物學專家表示，這個項目將致力于尋求建立神經形態電路，并將新興的電子設備與生物神經元結合起來。 在合成生物學的背景下，看到活細胞中的計算是如何從數字化通過模擬進化到神經形態計算范式，這將會令人印象深刻。 阿斯頓大學數學教授David Saad說: 「我們的目標是利用人類大腦無與倫比的計算能力，極大地提高計算機幫助我們解決復雜問題的能力。我們相信，這個項目有可能突破目前處理能力和能源消耗的局限，從而帶來機器學習技術的范式轉變。」

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