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生体からインスピレーションを得た柔軟な人工網膜が、感覚を強化するウェアラブルへの大きなマイルストーンをマーク

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07 年 2023 月 XNUMX 日 (Nanowerkスポットライト) 人間の目の視覚能力を備えた人工網膜を設計する試みは、永続的な課題に直面しています。 理論的には有望ですが、自然視覚の精巧な構造とエネルギー効率を再現することは、実際には簡単には証明されていません。 これらの方向に沿ったこれまでの取り組みは、いくつかの重要な特性を達成できていませんでした。 今回、韓国の成均館大学の研究者らは、最近の材料革新を活用して、その生物学的類似体の特性をよく示す柔軟な繊維状の人工網膜の開発により、この永続的な問題に対する大幅な進展を報告した。 ソフトエレクトロニクスと有機・無機材料における最近の進歩を活用した同社のフォトニックデバイスは、耐久性のある低消費電力の人工視覚に向けた大きな進歩を示しています。 チームは調査結果を次のように報告しています。 高度機能材料 (「神経形態視覚のための繊維状無機有機ヘテロ構造に基づく生体からインスピレーションを得た人工網膜」)。 新しい研究は、人間の網膜のニューロンの形状と機能を再現する人工シナプスデバイスの構築に焦点を当てています。 網膜は目の内側を裏打ちしており、光を検出する光受容細胞が含まれています。 これらの細胞は、視覚刺激を符号化された信号に前処理する層の下流ニューロンにシナプス的に接続します。 次に、神経節細胞は、脳の視覚野でのさらなる分析のために、視神経に束ねられた長い神経線維を介してこれらの信号を伝達します。 この複雑な生物学的プロセスをエミュレートするには、高度な材料と慎重なエンジニアリングが必要です。 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO
많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
網膜の神経構造と線維性光子人工シナプス。 a) (i) 人間の目、(ii) 網膜の視ニューロンの構造と機能、および (iii) 生物学的シナプスの概略図。 b) (i) FPAS アレイの構造、(ii) 単一 FPAS の各層の構造と機能、および (iii) FPAS の有機 - 無機ヘテロ接合の概略図。 c) 人間の網膜と FPAS の構造と機能の比較の概略図。 光検出層(ZnO NR)は光受容細胞に相当します。 空乏層は、ZnO NRS/PEDOT:PSS ヘテロ接合によって形成される中間層であり、中間ニューロンである双極細胞に似ています。 出力層である PEDOT:PSS は、出力ニューロンである神経節細胞に似ています。 PUファイバー上の金電極は視神経線維に対応します。 シナプス後電流、IPSC、FPAS によって読み取られ、シナプス後信号は視神経ファイバーによって読み取られます。 (Wiley-VCH Verlag からの許可を得て転載) 人工網膜をエンジニアリングするこれまでの取り組みでは、眼球の湾曲した後部内部との一体化には不向きな硬い平面構造が組み込まれていました。 フレキシブルデバイスも限界に直面していました。 たとえば、初期のソフト エレクトロニクスは依然として、動作中にかなりの電力を消費する標準的な電界効果トランジスタ アーキテクチャに依存していました。 これは、外部エネルギー源なしで光を神経信号に変換する網膜の生来の能力とは著しく対照的である。 さらに、視神経を形成する束状線維を模倣することは依然として困難なままである。 新しい人工網膜は、革新的な構成と設計を通じてこれらの永続的な課題に対処します。 太陽光に応答する酸化亜鉛ナノロッドアレイを導電性ポリマー層であるポリ(3,4-エチレンジオキシチオフェン)ポリスチレンスルホン酸塩(PEDOT:PSS)上に積層することにより、垂直ヘテロ構造を作成します。 この構造は平らな表面上に置かれるのではなく、金の電極でコーティングされた曲げ可能なポリウレタン繊維の周囲を包み込みます。 注目すべきことに、このファイバー状のデバイスは、紫外線にさらされると、外部電力を必要とせずに、導電率を調節して網膜ニューロンとシナプスの必須機能をエミュレートすることができます。 これは、材料間の接合部で光子によって生成された電荷キャリアの捕捉と放出を微調整することによって機能します。 暗闇では、酸素分子が酸化亜鉛ナノロッドの表面に吸収され、自由電子を捕捉します。 これにより、生物学的な光受容細胞に入るナトリウムイオンと同様に、ナノロッドがより正に帯電します。 対照的に、UV曝露はナノロッド内に電子正孔対を生成し、基本的にナノロッドの電気的状態を可視光に曝露された網膜細胞の状態に近づけます。 研究チームは、このメカニズムにより、人工網膜ファイバーがさまざまな光刺激を受けたときに、どのようにして自然のシナプスのように短期的な可塑性と長期的な増強を示すことができるのかを実証しました。 彼らのフォトニックデバイスは、ペアパルス促進(狭い間隔のパルスに対する応答の強化)や、パルスの持続時間、強度、周波数に合わせて調整されたスパイクのタイミングに依存する可塑性などの生物学的機能も再現できます。 注目すべきことに、人工網膜繊維は、激しく曲げたり、チューブの周りにコイル状にねじったり、布地に織り込んだりした場合でも、重要なシナプス特性を維持しました。 その堅牢性は、柔軟な繊維状のプラットフォーム上に電子コンポーネントを構築できる、柔らかく耐久性のある素材から生まれます。 この信頼性により、人工網膜をウェアラブル技術に統合する道が開かれます。 シナプス設計によって可能になる知覚能力を評価するために、研究者らは柔軟な基板上に人工網膜繊維の 3×3 グリッドを製造しました。 彼らは、アレイがステンシルと紫外線を使用して投影された視覚パターンをうまく検出し、記憶できることを発見しました。 これらの画像に保存されたシナプス強度は、人間の記憶プロセスの別の驚くべき生体模倣において、時間の経過とともに徐々に減衰しました。 個々のファイバーの露光後の電気伝導度を監視することにより、最初の照射後 XNUMX 分まで刻印された文字を検出できる状態が維持されました。 研究者らはまた、アレイのシナプス応答の読み取りが、UV光源の距離を正確に推定するための機械学習ソフトウェアの入力データとしてどのように機能するかを示した。 このデモンストレーションは、人工網膜グリッドに固有の潜在的な視覚処理能力のほんの一部を利用しただけです。 これは、生物学的知覚を模倣する次世代ハードウェアと AI アルゴリズムを組み合わせることで、革新的な感覚機能がどのように実現できるかを例示しています。 新しい人工網膜は、人間の目で検出できる可視波長ではなく紫外線に依存するという点で、いくつかの制限に直面しています。 ただし、基本的な概念は、適切な光子吸収ナノ材料と基本的な酸化亜鉛ナノロッド技術を統合することによって、目に見える応答性まで拡張できる可能性があります。 さらに重要なことに、天然の網膜ニューロンの機能、接続性、耐久性を柔軟なファイバーフォームファクターで厳密に複製することにより、この進歩により、合成視覚をさらに強化するための非常に適したプラットフォームが提供されます。


マイケルバーガー
By

Michael Liebreich
バーガー



– マイケルは王立化学会による XNUMX 冊の本の著者です。
ナノ社会:技術の境界を押し上げる,
ナノテクノロジー:未来は小さい,
ナノエンジニアリング:テクノロジーを見えなくするスキルとツール
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