Neuromorfe computers zijn gebaseerd op de structuur van het menselijk brein. Zij kunnen een revolutie teweegbrengen in onze toekomstige gezondheidszorg. Grootschalig gebruik ervan wordt echter belemmerd door de noodzaak om neuromorfe computers te trainen met behulp van externe trainingssoftware, wat tijdrovend en energie-inefficiënt kan zijn. Onderzoekers van de Technische Universiteit Eindhoven en Northwestern University in de VS hebben een nieuwe neuromorfe biosensor chip ontwikkeld die zelfstandig kan leren en geen externe training nodig heeft.
“We hebben aangetoond dat we een ‘slimme biosensor’ kunnen maken die een ziekte, zoals taaislijmziekte, kan leren detecteren zonder een computer of software te gebruiken.” Zo vatte Eveline van Doremaele de publicatie samen die zij schreef met Yoeri van de Burgt van de TU/e en Xudong Ji en Jonathan Rivnay van de Northwestern University in de VS. Dit wetenschappelijke artikel is onlangs gepubliceerd in Nature Electronics.
Tot nu toe werd het neurale netwerk van een neuromorfe chip getraind met behulp van externe software, een proces dat tijdrovend en energie-inefficiënt kan zijn. “Nu kan onze nieuwe chip zelf leren door real-time patiëntgegevens te verwerken. Dit versnelt het trainingsproces echt en bevordert het gebruik van de chip in echte interactieve bioapplicaties”, aldus de onderzoeker.
Lees meer op de site van de TUe.
