连接到计算机的实验室培养的脑细胞集群能够进行基本的语音识别和数学问题
印第安纳大学布鲁明顿分校智能系统工程系的生物工程师冯果表示，他的研究是展示大脑启发的计算机神经网络如何提高人工智能能力的重要一步
郭实验室制造的神经元球，被称为类器官，宽度不到一纳米。它通过电极阵列连接到电路板上，机器学习算法在电路板上解码类器官的响应
研究人员将他们的发明命名为Brainoware
Brainoware还能够以比人工网络更高的精度成功预测Henon映射，这是混沌动力学领域的一种数学结构
生物计算的一个关键优势是其能源效率。目前，人工神经网络每天消耗数百万瓦的能量。另一方面，人类大脑一天只需要大约20瓦就能正常工作
生物计算系统的未来应用是研究阿尔茨海默氏症等神经疾病。利用细胞活动的潜力也为解码睡眠期间的脑电波活动以及可能记录梦境打开了大门
挑战依然存在。其中包括保持类器官健康和营养良好的任务，这是一项全天候的任务。
还有其他的担忧。
郭说：“随着这些类器官系统的复杂性增加，社区研究围绕结合人类神经组织的生物计算系统的无数神经伦理问题至关重要。”。
“一般的生物计算系统可能需要几十年的时间才能创建出来，但这项研究可能会对学习机制、神经发育和神经退行性疾病的认知影响产生基础性的见解。”
“我们还有很长的路要走，”他补充道。
这项研究发表在《自然电子》杂志上。
