izpis_h1_title_alt

Synthetic biological neural networks : from current implementations to future perspectives
ID Halužan Vasle, Ana (Avtor), ID Moškon, Miha (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (947,48 KB)
MD5: 82B2F117448D70253351D52A0F4843AC
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264724000492 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Artificial neural networks, inspired by the biological networks of the human brain, have become game-changing computing models in modern computer science. Inspired by their wide scope of applications, synthetic biology strives to create their biological counterparts, which we denote synthetic biological neural networks (SYNBIONNs). Their use in the fields of medicine, biosensors, biotechnology, and many more shows great potential and presents exciting possibilities. So far, many different synthetic biological networks have been successfully constructed, however, SYNBIONN implementations have been sparse. The latter are mostly based on neural networks pretrained in silico and being heavily dependent on extensive human input. In this paper, we review current implementations and models of SYNBIONNs. We briefly present the biological platforms that show potential for designing and constructing perceptrons and/or multilayer SYNBIONNs. We explore their future possibilities along with the challenges that must be overcome to successfully implement a scalable in vivo biological neural network capable of online learning.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:neural networks, perceptron, synthetic biology, molecular computing, neuromorphic computing, modelling and simulation
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.02 - Pregledni znanstveni članek
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2024
Št. strani:11 str.
Številčenje:Vol. 237, art. 105164
PID:20.500.12556/RUL-155774 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004:575.112
ISSN pri članku:0303-2647
DOI:10.1016/j.biosystems.2024.105164 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:187310083 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:17.04.2024
Število ogledov:826
Število prenosov:616
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Biosystems
Skrajšan naslov:Biosystems
Založnik:Elsevier
ISSN:0303-2647
COBISS.SI-ID:25103360 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:nevronske mreže, sintezna biologija, molekularno računalništvo, nevromorfno računalništvo, modeliranje in simulacije

Projekti

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0359
Naslov:Vseprisotno računalništvo

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J1-50024
Naslov:Povezava med hipoksijo in sintezo holesterola v cirkadianem času

Financer:Drugi - Drug financer ali več financerjev
Program financ.:University of Ljubljana, Development Fund

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj