告別外部軟體　訓練神經晶片的「資料健身房」

編譯／高晟鈞

基於人腦結構的神經形態電腦可能會徹底改變我們未來的醫療保健設備。然而，由於它們需要使用外部訓練軟體來訓練，這一定程度上阻礙了其廣泛應用的潛力，並且使用這種外部軟體訓練可能非常耗時且能源效率低下。

而近期，來自美國埃因霍溫理工大學和西北大學的研究人員，合作開發了一款新型生物感測器，可以進行片上學習，無需透過外部軟體訓練，便可以根據汗液樣本診斷囊性纖維化。

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告別外部軟體

神經型態技術通常需要具有低功耗特性、感測器的接口並且易於訓練。前兩個問題可以透過有機電子設備來解決，重要的是「易於訓練」的部分。

研究人員所開發的新晶片，正是通過實時處理患者數據來進行動態學習，除了加速訓練過程外，也能促進晶片真正再交互式生物應用中的使用。

在「資料健身房」中鍛鍊

為了測試他們全新晶片的有效性，研究人員用它來測試囊性纖維化──一種會損害肺部和消化系統等器官的遺傳性疾病。檢測這種疾病的現有方法是透過汗液測試，其中高水平的氯陰離子是囊性纖維化的指標。

在使用晶片評估主要汗液樣本之前，神經網路必須進入「資料健身房」並接受一些監督訓練。

研究團隊創建了許多不同離子濃度的汗液樣本，並在晶片上測試了這些樣本。透過不斷糾正錯誤的過程，研究團隊成功在晶片上訓練神經網路，而無需任何外部軟體。

最大的價值體現

這種新的片上學習方法，開啟了個人化植入性神經網路的可能性，並有可能徹底改變醫療保健領域。舉例來說，如果你想要在智慧型義肢搭載相同的神經網路硬體；那麼你所要做的，僅僅就是在具有手臂相關信息的「數據健身房」中重新訓練神經網路。

這項訓練方法最大的價值，在於晶片可以學習和適應適應它們的應用和環境。它們不必像今天的情況那樣預先編程。

 資料來源:TechXplore

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