Kā sprieguma kontrolēti jonu kanāli revolucionē neiroforma datora tehnoloģiju: atslēdzot smadzenēm līdzīgu inteliģenci rītdienas mašīnām
- Ievads: Bioloģijas un silīcija saistīšana
- Kas ir sprieguma kontrolēti jonu kanāli? Ievads
- Neiroforma datorzinātne: smadzeņu arhitektūras atdarināšana
- Jonu kanālu loma bioloģiskajā nervu apstrādē
- Sintētisko jonu kanālu inženierija aparatūras īstenošanai
- Priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām tranzistoru bāzētajām sistēmām
- Jaunākie sasniegumi un eksperimentālie prototipi
- Izaicinājumi jonu kanālu integrēšanā ar mūsdienu elektroniku
- Potenciālās pielietojums: no AI līdz Edge ierīcēm
- Nākotnes virzieni un pētniecības robežas
- Secinājums: Ceļš uz priekšu neiroforma inovāciju jomā
- Avoti un atsauces
Ievads: Bioloģijas un silīcija saistīšana
Sprieguma kontrolēti jonu kanāli ir pamatā elektriskajai signālvēršanai bioloģiskajos neironos, ļaujot ātri un selektīvi plūst joniem kā atbildi uz membrānas potenciāla izmaiņām. Šie kanāli ir pamats darbību potenciālu ģenerēšanai un izplatīšanai, veidojot pamatu sarežģītām nervu aprēķināšanai smadzenēs. Neiroforma datorzinātne cenšas atdarināt šādus bioloģiskos procesus silīcijā, cenšoties sasniegt smadzenēm līdzīgu efektivitāti, pielāgojamību un paralēlismu mākslīgajos sistēmās. Saistot bioloģiju un tehnoloģiju, pētnieki izmanto sprieguma kontrolēto jonu kanālu principus, lai izstrādātu jaunas aparatūras arhitektūras, kas pārsniedz tradicionālās Von Neumann datorsistēmas.
Sprieguma kontrolēto jonu kanālu dinamiku integrēšana neiroforma ķēdēs ļauj atdarināt svarīgas neironu uzvedības pazīmes, piemēram, sprādzienus, pielāgošanos un plastiskumu. Šī pieeja ļauj izstrādāt ierīces, kas informāciju apstrādā izkliedētā un pasākuma virzītā veidā, cieši atdarot bioloģisko neironu tīklu darbību. Jaunākie sasniegumi materiālu zinātnē un nanoelektronikā ir veicinājuši mākslīgo jonu kanālu un memristīvu ierīču izveidi, kas atdarina to bioloģisko kolēģu vadītspējas īpašības, ceļot ceļu uz energoefektīvākām un mērogojamām neiroforma sistēmām Nature.
Iedvesmojoties no sprieguma kontrolēto jonu kanālu struktūras un funkcijas, neiroforma datorzinātne sola revolucionizēt mākslīgo intelektu, ļaujot mašīnām veikt sarežģītus kognitīvos uzdevumus ar nepieredzētu ātrumu un efektivitāti. Šī multidisciplinārā pieeja ne tikai padziļina mūsu izpratni par neironu aprēķināšanu, bet arī virza atjauninājumus neirozinātnes, materiālu inženierijas un datorzinātņu krustpunktā Frontiers in Neuroscience.
Kas ir sprieguma kontrolēti jonu kanāli? Ievads
Sprieguma kontrolēti jonu kanāli ir specializēti transmembrānas proteīni, kas regulē nātrija (Na+), kālija (K+), kalcija (Ca2+) un hlorīda (Cl–) jonu plūsmu pāri šūnu membrānām atbilstoši membrānas potenciāla izmaiņām. Šie kanāli ir pamatīgi neironu elektrisko signālu ģenerēšanā un izplatīšanā, ļaujot ātrai un precīzai komunikācijai nervu sistēmā. Šo kanālu atvēršana un aizvēršana tiek stingri kontrolēta ar sprieguma sensoru domēniem, kas atklāj izmaiņas elektriskā potenciāla pāri membrānai un iedarbina konformācijas izmaiņas kanāla struktūrā, ļaujot selektīvu jonu pāreju.
Neiroforma datorzinātnes kontekstā sprieguma kontrolēti jonu kanāli kalpo kā bioloģiskie paraugi mākslīgu ierīču izstrādei, kas atdarina neironu ķēžu dinamiskās un pielāgojamās īpašības. Atdarinot šo kanālu aizslēgšanas mehānismus un jonu selektivitāti, pētnieki cenšas izstrādāt aparatūru, kas spēj reālā laika signālu apstrādei, mācībām un atmiņai — galvenajām bioloģiskā intelekta īpašībām. Biophysikālie principi, kas pamatā sprieguma kontrolētiem jonu kanāliem, piemēram, sliekšņa aktivizācija, atjaunošanās periods un frekvenču atkarīgā atbilde, iedvesmo jaunu elektronisko un memristīvu ierīču radīšanu, kas var atdarināt sinaptiskās un neironu aktivitātes temporālās un telpiskās dinamikas Nature.
Tādējādi sprieguma kontrolēto jonu kanālu struktūras un funkcijas attiecību izpratne ir būtiska neiroforma arhitektūras attīstībai. Ieskati no molekulārās neirozinātnes un elektrofizioloģijas informē mākslīgo sinapsu un neironu izstrādi, sasaistot bioloģisko aprēķināšanu ar nākamās paaudzes informācijas apstrādes tehnoloģijām Nature Materials.
Neiroforma datorzinātne: smadzeņu arhitektūras atdarināšana
Neiroforma datorzinātne cenšas atdarināt cilvēka smadzeņu struktūru un funkciju, tiecoties uz energoefektīvu, pielāgojamu un paralēlu informācijas apstrādi. Centrālais šīs pieejas aspekts ir bioloģisko mehānismu, piemēram, sprieguma kontrolēto jonu kanālu, atdarināšana, kas ir būtiska neironu signālēšanai. Smadzenēs šie kanāli regulē jonu plūsmu pa neironu membrānām, ļaujot ģenerēt un izplatīt darbību potenciālus, kas ir pamats sarežģītām kognitīvām funkcijām. Atdarinot šos procesus, neiroforma sistēmas tiecas sasniegt smadzenēm līdzīgas aprēķināšanas spējas, kas pārspēj tradicionālās Von Neumann arhitektūras uzdevumos, piemēram, modeļu atpazīšanā, sensoru apstrādē un mācībās.
Jaunākie sasniegumi materiālu zinātnē un ierīču inženierijā ir ļāvuši attīstīt mākslīgas ierīces, kas atdarina sprieguma kontrolēto jonu kanālu dinamisko uzvedību. Piemēram, memristīvas ierīces un fāzes maiņas materiāli var atkārtot laika atkarīgas vadītspējas izmaiņas, kas novērotas bioloģiskajos neironos, ļaujot ieviest sprādziena neironu tīklus, kas cieši atdarina to bioloģiskos kolēģus. Šie jauninājumi veicina aparatūras izveidi, kas ne tikai apstrādā informāciju izkliedētā un paralēlā veidā, bet arī pielāgojas un mācās no pieredzes, līdzīgi kā cilvēka smadzenes. Šādu bioinspirētu komponentu integrācija neiroforma arhitektūrās sola revolucionārus sasniegumus zemas jaudas, reālā laika datorzinātņu lietojumos, tostarp robotikā, autonomajās sistēmās un edge datora tehnoloģijās Nature, American Association for the Advancement of Science.
Jonu kanālu loma bioloģiskajā nervu apstrādē
Sprieguma kontrolēti jonu kanāli ir pamatā bioloģisko neironu elektriskajiem signālu mehānismiem, ļaujot ātri un selektīvi plūst joniem, piemēram, nātrijam, kālijam un kalcijam, pa šūnu membrānām atbilstoši membrānas potenciāla izmaiņām. Šī dinamiskā regulācija ir pamatā darbību potenciālu ģenerēšanai un izplatīšanai, kas ir primārā informācijas pārsūtīšana nervu sistēmā. Šo jonu plūsmu precīzais laiks un amplitūda ļauj sarežģītiem neironu aprēķiniem, tostarp laika kodēšanai, sakritību noteikšanai un sinaptiskai integrācijai, kas ir būtiskas augstāku smadzeņu funkciju, piemēram, mācīšanās un atmiņas, nodrošināšanai Nature Reviews Neuroscience.
Bioloģiskajās sistēmās sprieguma kontrolēto jonu kanālu daudzveidība un izplatība veicina neironu reakciju heterogenitāti, ļaujot bagātīgu signālu apstrādes spēju klāstu. Piemēram, dažādu kālija un nātrija kanālu savstarpējā darbība veido neironu izsistšanas modeļus, sākot no regulāriem sprādzieniem līdz bursts vai ātrai pielāgošanai. Turklāt šo kanālu modifikācija, ko veic intracelulārie signālu ceļi, ļauj neironiem dinamiski pielāgot savu uzbudināmību, reaģējot uz ārējiem stimulus vai iekšējām stāvokļa izmaiņām Cell Press: Neuron.
Izpratne par sprieguma kontrolēto jonu kanālu lomu bioloģiskajā nervu apstrādē sniedz būtiskus ieskatus neiroforma datorzinātnes sistēmu izstrādē. Emulējot šo kanālu biofiziskās īpašības un aprēķināšanas stratēģijas, neiroforma ierīces cenšas atkārtot smadzeņu efektivitāti, pielāgojamību un paralēlismu, atverot ceļu uz uzlabotām mākslīgā intelekta arhitektūrām, kas pārsniedz tradicionālos digitālos paradigmas Frontiers in Neuroscience.
Sintētisko jonu kanālu inženierija aparatūras īstenošanai
Sintētisko jonu kanālu inženierija aparatūras īstenošanai ir būtisks solis bioloģisko nervu sistēmu un neiroforma datoru arhitektūru savienošanā. Atšķirībā no tradicionālajām silīcija tranzistoriem, sintētiskie jonu kanāli var atdarināt dinamiskās, nelineārās un stohastiskās īpašības bioloģiskajiem sprieguma kontrolētajiem jonu kanāliem, kas ir būtiskas sarežģītai informācijas apstrādei smadzenēs. Jaunākie sasniegumi materiālu zinātnē un nanotehnoloģijās ir ļāvuši izstrādāt mākslīgus kanālus, izmantojot organiskos polimērus, cietvielu nanoporīgas ierīces un hibrīda bioelektroniskās saskarnes, kas imitē to bioloģisko eksperimentu aizslēgšanas mehānismus un jonu selektivitāti (Nature Nanotechnology).
Galvenais inženierijas izaicinājums ir precīza kontrole pār šo sintētisko kanālu pēcslēguma kinētiku un vadītspējas stāvokļiem. Pētnieki izmanto molekulārā dizaina un pašorganizācijas tehnikas, lai noregulētu sprieguma jutīgumu un reakcijas laiku, ļaujot izveidot ierīces, kas var atkārtot darbību potenciāla izsistības un sinaptiskās integrācijas novērojumus neironos (Science). Turklāt šo kanālu integrēšana mērogojamās aparatūras platformās prasa risinājumus stabilitātes, reproducējamības un saderības ar esošajām mikroizgatavošanas praktikām jautājumos.
Veiksmīga sintētisko jonu kanālu īstenošana neiroforma aparatūrā varētu ļaut izveidot ultra zemas jaudas, ļoti paralēlas informācijas apstrādes sistēmas, kas pārsniedz tradicionālās elektronikas efektivitāti. Šādām sistēmām ir solījums pielietojumos adaptable mācīšanā, sensoru apstrādē un autonomajā robotikā, kur jonu kanālu balstītu ierīču unikālās īpašības var tikt izmantotas, lai sasniegtu smadzenēm līdzīgas aprēķināšanas spējas (Nature Electronics).
Priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām tranzistoru bāzētajām sistēmām
Sprieguma kontrolēti jonu kanāli piedāvā vairākas pārliecinošas priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām tranzistoru bāzētajām sistēmām neiroforma datorzinātnes kontekstā. Atšķirībā no parastajiem silīcija tranzistoriem, kas paļaujas uz bināro pārslēgšanu un stingrām ķēdes arhitektūrām, sprieguma kontrolēti jonu kanāli ļauj analogo, pasākuma virzītu apstrādi, kas cieši atdarina bioloģisko neironu dinamisko uzvedību. Tas noved pie ievērojami zemāka enerģijas patēriņa, jo jonu kanāli var palikt zemas enerģijas stāvoklī, līdz tiek aktivizēti ar specifiskām sprieguma robežām, samazinot nepārtrauktas enerģijas piegādes nepieciešamību un minimizējot siltuma izkliedi — kritisko ierobežojumu mūsdienu CMOS tehnoloģijās (Nature).
Turklāt jonu kanālu dinamiskā stohastika un pielāgojamība veicina robustu informācijas apstrādi trokšņainās vidēs, kas ir izaicinājums, ko ir grūti atkārtot ar deterministiskiem tranzistoru ķēdēm. Šī pielāgojamība ļauj neiroforma sistēmām, kas balstītas uz jonu kanāliem, rādīt mācīšanās un atmiņas spējas caur mehānismiem, piemēram, sinaptisko plastiskumu, kas ir būtiskas uzlabotām kognitīvām funkcijām (Science).
Vēl viena galvenā priekšrocība ir mērogojamība. Jonu kanālu balstītas ierīces var izgatavot nanomērogā, potenciāli pārsniedzot silīcija tranzistoru miniaturizācijas robežas. To biokompatibilitāte arī rada iespējas bezproblēmu integrācijai ar bioloģiskām audiem, ļaujot apvienot hibrīdo bioelektronisko sistēmu medicīniskām un smadzeņu mašīnu saskarnēm (Neuron). Apkopojot, šīs īpašības padara sprieguma kontrolētos jonu kanālus par transformējošu tehnoloģiju nākamās paaudzes, energoefektīvām un pielāgojamām neiroforma datorzināšanas platformām.
Jaunākie sasniegumi un eksperimentālie prototipi
Pēdējos gados ir notikuši nozīmīgi sasniegumi sprieguma kontrolēto jonu kanālu integrācijā neiroforma datorzināšanas sistemas, cenšoties atdarināt bioloģisko neironu sarežģītās dinamiskās uzvedības ar nebijušu precizitāti. Pētnieki ir veiksmīgi izstrādājuši mākslīgās membrānas un nanierīces, kas atdarina dabisko jonu kanālu slēgšanas uzvedību, ļaujot izstrādāt aparatūru, kas spēj reālā laika, energoefektīvu signālu apstrādi. Piemēram, cietvielu nanoporīgu un sintētisko lipīdu divslāņu izmantošana ir ļāvusi atjaunot darbību potenciālu līdzīgas aktivitātes, kritisks solis bioloģiski reālistiska neiraņi aprēķināšanā Nature Nanotechnology.
Eksperimentālie prototipi ir parādījuši iespēju integrēt šos bioinspirētus komponentus neiroforma ķēdēs. Īpaši hibrīdu sistēmas, kas apvieno organiskās elektronikas un jonu kanālu atdarināšanas ierīces, ir parādījušas solījumus sasniegt sinaptisko plastiskumu un sprādziena laika atkarīgu mācīšanos, kas ir galvenās smadzeņu līdzīgas aprēķināšanas īpašības Science. Turklāt sasniegumi sprieguma kontrolēto jonu kanālu analogos izstrādē, izmantojot divdimensiju materiālus, piemēram, grafēnu un pārejas metālu dikalcogenīdiem, ir ļāvuši šo sistēmu miniaturizāciju un mērogojamību praktiskām pielietojumiem Nature Electronics.
Šie eksperimentālie sasniegumi ir izšķirošs solis uz priekšu neiroforma aparatūras realizēšanā, kas izmanto sprieguma kontrolēto jonu kanālu unikālās īpašības, piedāvājot jaunus ceļus zemas jaudas, adaptīvās un ļoti paralēlās informācijas apstrādes arhitektūrām. Turpmākā izpēte turpina pilnveidot šo prototipu stabilitāti, reproducējamību un integrāciju, tuvāk tuvāk to izmantošanai nākamās paaudzes datoru platformās.
Izaicinājumi jonu kanālu integrēšanā ar mūsdienu elektroniku
Integrējot sprieguma kontrolētos jonu kanālus ar mūsdienu elektroniskajām platformām neiroforma datorzinātnei, rodas virkne nopietnu izaicinājumu. Viens no galvenajiem šķēršļiem ir pamatā esošais neatbilstības starp bioloģisko jonu kanālu operacionālajām vidēm un tradicionālajām pusvadītāju ierīcēm. Jonu kanāli optimāli darbojas ūdenī bāzētā fizioloģiskajā vidē, kamēr silīcija bāzētā elektronika prasa sausas un kontrolētas vides, kas padara tiešo saskarni sarežģītu un bieži vien neuzticamu. Šī vides nesaderība var izraisīt nestabilitāti un bioloģisko komponentu degradāciju, saskaroties ar parastajām elektroniskajām izgatavošanas vai operācijas metodēm (Nature Reviews Materials).
Vēl viens būtisks izaicinājums ir hibrīdu ierīču mērogošanas un reproducējamības jautājums. Lai gan atsevišķus jonu kanālus var rekonstrukcēt mākslīgās membrānās, iegūt lielas skalas, vienmērīgas rindas, kas ir piemērotas praktiskām neiroforma ķēdēm, joprojām ir grūti. Kanālu inkorporācijas, orientācijas un funkcijas variabilitāte var radīt nevienmērīgu ierīču veiktspēju, apdraudot uzticamību, kas nepieciešama aprēķinu pielietojumiem (Science).
Turklāt jonu kanālu integrēšana ar elektronisko izlasīšanas sistēmām prasa ļoti jutīgu, zema trokšņa pastiprināšanu, lai noteiktu sīkos jonu plūsmu. Tas bieži prasa specializētus materiālus un arhitektūras, piemēram, cietvielu nanoporus vai organiskos tranzistorus, kas joprojām ir aktīvā attīstībā un vēl nav standartizēti masveida ražošanai (Nature Nanotechnology). Visbeidzot, šo hibrīdo sistēmu ilgtermiņa stabilitāte un biokompatibilitāte joprojām ir neatrisināta, jo bioloģiskie komponenti var degradēties vai denaturēt laika gaitā, ierobežojot ierīces dzīves ilgumu un uzticamību. Šo izaicinājumu risināšana ir būtiska jonu kanālu balstītu neiroforma datorzināšanas sistēmu praktiskai realizēšanai.
Potenciālās pielietojums: no AI līdz Edge ierīcēm
Sprieguma kontrolēti jonu kanāli, kas ir pamatā bioloģiskai neironu signālvēršanai, iedvesmo jaunu paaudzi neiroforma datoru ierīcēs, kas sola revolucionizēt mākslīgo intelektu (AI) un edge datorzinātni. Atdarinot šo kanālu dinamisko, nelineāro vadītspēju un temporālo reakciju, neiroforma sistēmas var sasniegt energoefektīvu, pasākumu virzītu apstrādi, cieši atdarojot smadzeņu aprēķinu stratēģijas. Šī pieeja ir īpaši izdevīga AI pielietojumiem, kas prasa reāllaika mācīšanos, pielāgojamību un zemu jaudas patēriņu, piemēram, autonomajiem transportlīdzekļiem, robotikai un gudriem sensoriem, kas izvietoti tīklu malās.
Edge ierīcēs, kurām ir ierobežoti resursi un enerģijas budžeti, sprieguma kontrolēto jonu kanālu modeļu aparatūras īstenošana ļauj vietējai datu apstrādei un lēmumu pieņemšanai bez pastāvīgas paļaušanās uz mākoņu infrastruktūru. Tas ne tikai samazina latentumu, bet arī uzlabo privātumu un drošību, minimizējot datu pārsūtīšanu. Piemēram, neiroforma mikroshēmas, ko iedvesmojusi jonu kanālu dinamika, var veikt sarežģītu modeļu atpazīšanu vai sensoru datu analīzi tieši uz valkājamām veselības monitorēšanas ierīcēm vai IoT ierīcēm, ļaujot ātri reaģēt uz vides izmaiņām vai lietotāja vajadzībām Nature.
Turklāt sprieguma kontrolēto jonu kanālu inherentā stohastika un plastiskums var tikt izmantoti, lai īstenotu probabilistisko datordatoru un uz mikroshēmām balstītās mācīšanās, pavērt ceļu uz robustākiem un pielāgojamākiem AI sistēmu risinājumiem. Attīstoties izpētei, šo bioinspirēto mehānismu integrācija mērogojamās aparatūras platformās varētu saistīt bioloģisko inteliģenci un mākslīgo aprēķināšanu, atverot jaunas iespējas izkliedētām, inteliģentām edge tehnoloģijām Science.
Nākotnes virzieni un pētniecības robežas
Sprieguma kontrolēto jonu kanālu integrācija neiroforma datorzinātnes arhitektūrās varētu revolucionizēt jomu, ļaujot ierīcēm tuvoties bioloģisko neironu tīklu dinamikas un pielāgojamības īpašībām. Nākamās pētniecības gaidas cer uz jaunu materiālu un ierīču struktūru izstrādi, kas spēj atkārtot dabisko kanālu sarežģītās pārslēgšanās kinētikas un jonu selektivitāti. Piemēram, progress organiskajā elektronikā un divdimensiju materiālos varētu ļaut izveidot mākslīgus jonu kanālus ar noregulējamu vadītspēju un sprieguma jutību, atverot ceļu energoefektīvām un mērogojamām neiroforma sistēmām Nature.
Vēl viena solīga virziena īstenošana ietver bioloģisko un sintētisko komponentu hibridizāciju, piemēram, integrējot rekonstitucionālu proteīnu kanālus cietvielu ierīcēs. Šī pieeja varētu apietrobežas starp bioloģiskās aprēķināšanas augsto precizitāti un silīcija bāzēto tehnoloģiju robustumu Science. Turklāt pētniecība par sprieguma kontrolēto jonu kanālu stohastiskajām un nelineārajām uzvedībām varētu iedvesmot jaunas aprēķināšanas paradigmas, piemēram, probabilistisko vai rezervuāra datordatoru, kas izmanto šo sistēmu iezīmēto troksni un pielāgojamību Neuron.
Vēršoties nākotnē, multidisciplināra sadarbība būs izšķiroša, apvienojot ekspertīzi no neirozinātnes, materiālu zinātnes un elektroinženierijas, lai risinātu ierīču integrācijas, mērogojamības un ilgtermiņa stabilitātes jautājumus. Ievērojot šīs robežas, sprieguma kontrolēto jonu kanālu bāzēti neiroforma ierīces varētu atklāt jaunas iespējas, mākslīgajā intelektā, adaptīvā jūtu uzņemšanā un smadzeņu-ierīces saskarnēs.
Secinājums: Ceļš uz priekšu neiroforma inovāciju jomā
Sprieguma kontrolēto jonu kanālu dinamikas integrēšana neiroforma datorzināšanas arhitektūrās iezīmē izšķirošu soli bioloģiskās un mākslīgās inteliģences atšķirību samazināšanā. Attīstoties pētniecībai, šo kanālu atdarināšana — kas ir centrā nevēlā uzbudināmībā un signālu izplatīšanā — ļauj attīstīt aparatūru, kas ticamāk atkārto smadzeņu temporālās un pielāgojamās īpašības. Šī pieeja sola ne tikai uzlabotu aprēķinu efektivitāti, bet arī potenciālu reāllaika mācīšanās un robustas jutības apstrādes īstenošanai, kas ir izaicinājums, ko ir grūti sasniegt ar konvencionālajām silīcija bāzētajām sistēmām.
Skatoties uz priekšu, vairākas galvenās problēmas un iespējas iezīmē ceļu uz priekšu. Materiālu inovācija joprojām ir būtiska, jo meklējumi energoefektīvās ierīcēs, kas var atkārtot bioloģisko jonu kanālu sarežģītās pārsleknu uzvedības, turpinās. Jaunas tehnoloģijas, piemēram, memristīvas ierīces un organiskā elektronika, šajā jomā demonstrē potenciālu, piedāvājot noregulējamu vadītspēju un biokompatibilitāti Nature. Turklāt starpdisciplināra sadarbība starp neirozinātniekus, materiālu zinātniekus un datorzinātniekus būs būtiska, lai tulkotu bioloģiskos ieskatus praktiskā neiroforma aparatūrā Nature Reviews Materials.
Galu galā sprieguma kontrolēto jonu kanālu principu veiksmīga integrēšana varētu atklāt jaunus paradigmas mākslīgajā inteliģencē, ļaujot mašīnām apstrādāt informācijas ar ātrumu, pielāgojamību un energoefektivitāti, kādu nodrošina cilvēka smadzenes. Kad joma attīstīsies, turpmāka investīcija pamatizpētē un starpdisciplināra inovācija būs vitāli svarīga, lai realizētu pilnīgu neiroforma datorīnas potenciālu, kas iedvesmota no bioloģisko jonu kanālu sarežģītības.
Avoti un atsauces
