研究突破：訓練神經形態晶片的創新方法
簡介
根據資料來源「科學網」的編輯程式和政策所審查的文章指出，依靠愛因荷芬理工學院的研究，以生物感測晶片作為測試案例，他們提出了一種創新的方法來訓練神經形態晶片。這項研究發現顯示出，基於人腦結構的神經形態計算機能夠在未來的醫療保健裝置中引起革命性變革。然而由於需要使用外部訓練軟體來訓練神經形態計算機，因此它們的廣泛應用受到了阻礙，這一點在此研究中得以解決。研究者們開發了一種新型的神經形態生物感測晶片，能夠在晶片上進行自我學習，而不需要外部訓練。作為概念取證，研究人員使用這種生物感測晶片來診斷以汗液樣本為基礎的囊性纖維化症。背景
神經形態計算機是一種受人類大腦結構啟發而設計的計算機系統。這種計算機系統具有模仿生物神經元之間相互通訊的方式，其潛力在於革新未來的醫療保健裝置。然而當前神經形態計算機的使用受到約束，因為需要使用外部訓練軟體來訓練神經網路，這個過程耗時且能源效率低下。為理解決這個問題，愛因荷芬理工學院和美國西北大學的研究人員合作開發了一種新型的神經形態生物感測晶片，該晶片可以在晶片上進行訓練而不需要外部訓練軟體。這是一個重大突破，因為它大大加速了訓練過程並促進了晶片在實際的生物應用中的使用。問題與解決方案
為了在實際醫療保健裝置中方便使用，神經形態技術需要具備低功耗要求、能夠與感測器進行介面，並且容易進行訓練。前兩個問題可以透過有機基電子器件來解決，但訓練部分是核心問題。以往，神經形態晶片的神經網路需要使用外部軟體進行訓練，這是一個耗時且能源效率低下的過程。現在這種新型晶片可以透過實時處理病人資料來進行快速學習，這大大加速了訓練過程，有助於將晶片應用於實時互動式生物應用中。晶片應用的取證
為了測試這種全新晶片的有效性，研究人員使用它來檢測遺傳疾病囊性纖維化症。囊性纖維化症是一種可以損害器官（如肺部和消化系統）的遺傳疾病。檢測該疾病的一種現有方法是透過一種汗液試驗，其中氯化物陰離子水平是否較高是囊性纖維化症的指標。已經有可靠的感測器可用於測試囊性纖維化症，因此這次測試對於研究人員來說是一個容易檢查的案例研究。研究人員的神經形態生物感測晶片由三個主要部分組成：感測模組、硬體神經網路和輸出分類部分。將一滴汗液加入感測模組，然後使用離子選擇性電極檢測汗液中的氯化物和其他離子濃度。這些訊號然後由晶片本身進行處理。最後分析結果以綠色或紅色燈光顯示，分別表示陰性或陽性結果。在「資料健身房」進行訓練
在主要的汗液樣本進行評估之前，神經網路必須到「資料健身房」接受一些監督訓練。研究人員表示："我們建立了一些濃度變化已知的汗液樣本，然後在晶片上對這些樣本進行測試。如果晶片在測試中的結果錯誤，我們就對晶片進行更正，從而修正了神經網路節點之間的權重。"重要的是，我們在硬體自身上訓練晶片。這是研究中的一大進步，能夠在晶片上訓練神經網路，而不需要任何外部軟體。研究人員補充道："當晶片被訓練成與感興趣的問題（例如透過汗液樣本檢測囊性纖維化症）相關時，就不再需要進行任何外部的控制或幹預。"重新訓練的便捷性
此外即使在被訓練之後，該晶片仍可用於解決其他問題。研究人員指出："假設您想將相同的神經網路硬體應用於智慧假肢手或手臂中，您只需要在`資料健身房`重新訓練神經網路，提供與手或臂運動相關的訊息即可。"這種新的在晶片上進行學習的方法為個性化植入式神經網路開啟了可能性，使用者可以透過直接使用使用者資料來進行訓練。研究人員指出："這種對健康保健的訓練神經網路的方法對人們來說有重大的影響，並且可能在未來提供一種以實時方式訓練晶片來控制假肢或其他類似裝置的方法。真正的創新之處在於這些晶片能夠學習並適應其應用和環境，不需要像今天一樣在之前進行程式設計。"結論
愛因荷芬理工學院與美國西北大學的研究人員合作開發了一種新型的神經形態生物感測晶片，其獨特之處在於能夠在晶片上訓練神經網路，而不需要依賴外部訓練軟體。這一突破性的創新方法為神經形態計算機在健康保健裝置中的應用開啟了新的可能性。此外這種晶片還具有重新訓練的能力，使其可以應用於不同的問題上。未來，根據使用者的需求和資料，個人化的植入式神經網路有望得以實現。這項研究的結果可能對人類的健康和生活有重大的影響，並且開啟了許多新的應用領域。隨著科技的不斷發展，人們將有更多機會從這些創新的技術中受益，實現更好的健康和生活品質。 如需更多詳細訊息，請參閱 E. R. W. van Doremaele 等人的文章"A retrainable neuromorphic biosensor for on-chip learning and classification"，該文章於 2023 年 9 月發表在《自然電子學》上。Brain-神經形態晶片、訓練方法、突破性技術
