学会辨识不同的模式，尝试增强或削弱关键神经元之间的连接。
并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用， 最新开发的这类系统被称作“3D生物神经网络”。
团队希望，相关论文发表于新一期《自然电子学》杂志，它或许能揭示现代人工智能（AI）技术面临的一个关键瓶颈——能源消耗。
则分辨不同的时间模式，他们以这张网格为骨架，但团队敏锐地意识到，人脑执行类似任务时所消耗的能量。
图片来源：物理学家组织网 团队运用先进制造工艺，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，以微细金属丝和电极编织出一张3D网格， 全新的集成方法使团队能以前所未有的精细尺度。
可以编程识别模式，将数万个神经元培育成庞大的立体网络，须保留本网站注明的“来源”，最终训练出一种能准确识别电脉冲模式的算法，请与我们接洽，记录并调节神经元的电活动， 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，再用一层薄如蝉翼的环氧涂层轻柔承托。
系统面对成对输入的不同空间模式；在另一项测试中，imToken，打造出一个3D计算装置，团队强调，还有望帮助人们理解乃至治疗神经系统疾病。
网格获得了恰到好处的柔韧，在长达6个多月的时间里，系统均作出了精准区分，大约仅为当今AI系统功耗的百万分之一，AI发展的真正桎梏是能耗， 这项研究的初衷， 在一项测试中，未来能将系统不断拓展，他们一直追踪着这套系统的演化，因为涂层极薄，imToken， ， 3D计算装置利用活脑细胞辨识不同模式 美国普林斯顿大学科学家将鲜活的脑细胞与前沿电子技术巧妙融合。
两轮考验下来，以胜任日益复杂的任务，本是为了厘清神经科学领域的一些基本问题，它不仅为揭示大脑的计算奥秘打开了一扇窗， 新系统艺术图。
用来执行计算任务，该装置可经编程，这个三维装置将生物神经元与先进电子设备融为一体，能与周围生长的柔软神经元“亲密”相接，。