Tissue-like interfacing of planar electrochemical organic neuromorphic devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrochemical organic neuromorphic devices (ENODes) are rapidly developing as platforms for computing, automation, and biointerfacing. Resembling short- and long-term synaptic plasticity is a key characteristic in creating functional neuromorphic interfaces that showcase spiking activity and learning capabilities. This potentially enables ENODes to couple with biological systems, such as living neuronal cells and ultimately the brain. Before coupling ENODes with the brain, it is worth investigating the neuromorphic behavior of ENODes when they interface with electrolytes that have a consistency similar to brain tissue in mechanical properties, as this can affect the modulation of ion and neurotransmitter diffusion. Here, we present ENODEs based on different PEDOT:PSS formulations with various geometries interfacing with gel-electrolytes loaded with a neurotransmitter to mimic brain-chip interfacing. Short-term plasticity and neurotransmitter-mediated long-term plasticity have been characterized in contact with diverse gel electrolytes. We found that both the composition of the electrolyte and the PEDOT:PSS formulation used as gate and channel material play a crucial role in the diffusion and trapping of cations that ultimately modulate the conductance of the transistor channels. It was shown that paired pulse facilitation can be achieved in both devices, while long-term plasticity can be achieved with a tissue-like soft electrolyte, such as agarose gel electrolyte, on spin-coated ENODes. Our work on ENODe-gel coupling could pave the way for effective brain interfacing for computing and neuroelectronic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».