《NSF投资开发具有变革性的生物启发解决方案》

  • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
  • 编译者: liguiju
  • 发布时间:2024-09-08
  • 2月8日,美国国家科学基金会(NSF)宣布将投资975万美元,以奖励NSF“聚合加速器M轨道(Convergence Accelerator's Track M):生物启发的创新设计”第一阶段在推进受生物系统启发的新型解决方案方面所做出的贡献。该项目计划在生命系统已建立的认识和理解框架之上,激发新的方法和技术,减少环境恶化,应对当前严峻的生存挑战问题。

    被奖励的15个项目包括:

    ? 受惠丁事件启发的沉淀碳酸钙生物制造新工艺;

    ? 用于高效食品蛋白质生产的人工智能设计微生物;

    ? 生物启发和生物催化降解“永久化学品”;

    ? 使用驱动灵巧机器人手的生物启发设计;

    ? 在气候智能型可持续农业道路上提高作物生产力的生物启发可扩展胶体材料;

    ? 高性能机械跟踪太阳能建筑收集表皮的生物启发表面设计;

    ? 采用3D打印生物技术的基于生物膜的腐蚀控制;

    ? 用于术中癌症检测的生物启发多光谱成像技术;

    ? 布式柔性应变传感器以实现耳蜗植入电极的肢体感觉;

    ? 通过连接DNA可编程组装和纳米制造实现新型光子神经形态设备;

    ? 自然启发的生物制造末端羟基脂肪酸共聚物;

    ? 用于洪水应对的粘液霉启发自组装输送系统;

    ? 用于移动支持的软生长机器人;

    ? 基于坚固性的辅助和康复外衣以补充人体生物力学;

    用于蒸发能量收集的水响应材料。

  • 原文来源:https://new.nsf.gov/news/nsf-invests-nearly-10m-develop-transformative-bio
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    • 编译者:yanyf@mail.las.ac.cn
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    • 虽然计算机变得更小,功能更强大,超级计算机和并行计算已成为标准,但我们即将在能源和小型化方面遇到障碍。现在,宾夕法尼亚州立大学的研究人员已经设计出一种2D设备,它可以提供比是或否更多的答案,并且可能比当前的计算体系结构更像大脑。 “由于传统冯·诺依曼计算架构的不可扩展性以及即将到来的'黑暗硅'时代对多核处理器技术造成严重威胁,复杂性扩展也在下降,”研究人员在今天(9月13日)的在线报道自然通讯问题。 黑暗硅时代在某种程度上已经存在,并且指的是计算机芯片上的所有或大多数设备无法立即通电。这是因为单个设备产生的热量过多。冯·诺依曼架构是大多数现代计算机的标准结构,依赖于数字方法 - “是”或“否”答案 - 其中程序指令和数据存储在同一存储器中并共享相同的通信信道。 “因此,数据操作和指令获取不能同时完成,”工程科学与力学助理教授Saptarshi Das说。 “对于使用神经网络的复杂决策,您可能需要一组超级计算机同时尝试使用并行处理器 - 并行数百万台笔记本电脑 - 这将占据足球领域。例如,便携式医疗保健设备,不能那样工作。“ 根据Das的说法,解决方案是创建大脑启发的模拟统计神经网络,不依赖于简单开启或关闭的设备,而是提供一系列概率响应,然后与机器中的学习数据库进行比较。为此,研究人员开发出一种高斯场效应晶体管,由二维材料 - 二硫化钼和黑磷制成。这些设备更节能,产生的热量更少,因此非常适合扩展系统。 “人脑在20瓦的功率下无缝运行,”达斯说。 “它更节能,包含1000亿个神经元,并且它不使用冯·诺依曼架构。” 研究人员指出,不仅能量和热量已成为问题,而且越来越难以适应更小的空间。 “尺寸缩放已停止,”达斯说。 “我们只能在芯片上安装大约10亿个晶体管。我们需要像大脑那样更复杂。” 自20世纪80年代以来,概率神经网络的概念已经存在,但它需要特定的设备来实现。 “与人类大脑的工作类似,关键特征是从一组训练样本中提取出来,以帮助神经网络学习,”工程科学与力学研究生Amritanand Sebastian说。 研究人员在人脑电图上测试了他们的神经网络,脑波的图形表示。在向网络提供许多EEG示例之后,网络可以接收新的EEG信号并对其进行分析并确定受试者是否在睡觉。 “我们不需要像人工神经网络那样需要广泛的训练周期或概率神经网络信息基础,”达斯说。 研究人员认为统计神经网络计算在医学中有应用,因为诊断决策并不总是100%是或否。他们还意识到,为了获得最佳的影响,医疗诊断设备需要小巧,便携并且使用最少的能量。 Das和同事称他们的设备为高斯突触,它基于双晶体管设置,其中二硫化钼是电子导体,而黑磷通过缺失的电子或空穴传导。该器件本质上是两个串联的可变电阻器,并且该组合产生具有两个尾部的图形,其匹配高斯函数。 从事这个项目的其他人是Andrew Pannone,工程科学和力学本科;和Shiva Subbulakshmi,印度Amrita Vishwa Vidyapeetham的电气工程专业学生,以及Das实验室的暑期实习生。 空军科学研究办公室支持这项工作。 ——文章发布于2019年9月13日
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