Max Plank 的研究人员开发出仿生人工神经元，可以在生物环境中工作并产生多样化的尖峰动力学
神经形态电子设备的发展取决于对神经元的准确模仿。 人工神经元无法在生物环境中运作。 基于电路振荡器的有机人工神经元的创建已经完成。 这些需要大量的元素来实现。 已经描述了基于紧凑非线性元件的有机人工神经元。 这种人工神经元可以在液体中运行，并且对其周围的生物物种很敏感。 该系统在包括正常生理浓度和病理浓度在内的生物学相关条件下提供原位操作、尖峰行为和离子特异性。 神经元兴奋性受生物分子和离子浓度变化的调节，而电解介质中的小振幅振荡和噪声会改变其动力学。 在生物杂交体中，人工神经元与上皮细胞和膜细胞协同工作。
神经系统的基本单位，神经元用于传输和处理电化学信号。 它们通过液体电解介质中突触前和突触后神经元树突的轴突之间的间隙进行通信。 神经形态计算是一种基于硬件的解决方案，可以模拟神经元和突触的行为。 微电子学可以通过使用振荡拓扑来模拟神经元行为。 然而，这些方法只能通过集成无源电子元件和许多晶体管来模拟神经元行为的特定方面，从而导致不适合原位直接生物接口的庞大的生物识别系统。 非线性和易失性设备，例如自旋扭矩振荡器和忆阻器，可用于增加集成密度和模拟神经元动力学。
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