Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Synthetic biological neural networks : from current implementations to future perspectives
ID
Halužan Vasle, Ana
(
Avtor
),
ID
Moškon, Miha
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(947,48 KB)
MD5: 82B2F117448D70253351D52A0F4843AC
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264724000492
Galerija slik
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
UDK:
004:575.112
ISSN pri članku:
0303-2647
DOI:
10.1016/j.biosystems.2024.105164
COBISS.SI-ID:
187310083
Datum objave v RUL:
17.04.2024
Število ogledov:
826
Število prenosov:
616
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Biosystems
Skrajšan naslov:
Biosystems
Založnik:
Elsevier
ISSN:
0303-2647
COBISS.SI-ID:
25103360
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