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DishBrain 系统可以记录神经细胞培养中的脑电活动 ， 并以类似于通过内部电刺激产生动作电位的方式提供外部（非侵入性）电刺激 。 使用方法中描述的编码方案 ， 外部电刺激传达了一系列信息 ， 包括可预测的、随机或感官信息 。 具体如下图 A 所示 。
这种设置使得不仅能够从神经培养中『读取』信息 ， 还能将感官数据『写入』其中 。 使用 DishBrain 的最初原理证明是为了通过向预定义的感官区域提供输入来模拟经典街机游戏『pong』 。 同样地 ， 研究者通过实时收集预定义运动趋于的电生理活动来移动球拍 。 初步调查使用 EXP3 算法对比了不同的运动区域配置 ， 旨在通过选择实现更高击中率的设置来确定神经培养是否在特定配置下生成成功率更高的活动 。 与 media-only 控制相比 ， 实验培养物对不同配置具有明显的偏好 ， 具体如下图 B 所示 。
media-only 控制对最大化偏置时的配置具有偏好 ， 其中单独的感官刺激可以引导游戏实现更高的性能（之后） 。 实验培养物则对侧抑制的配置具有偏好 ， 具体如下图 C 所示 。

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下图为 DisBrain 平台的不同配置示意图：

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研究团队
Cortical Labs 由钟宏文（中）和 Andy Kitchen（左二）等人联合创建 。

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钟宏文是一名注册医师和软件工程师 ， 曾就读于约翰霍普金斯大学信息学系 ， 他利用自己丰富的经验和多学科背景促进生物学和计算机科学领域的合作 。 除了担任 Cortical Labs 的 CEO ， 钟宏文还曾参与创建医疗硬件公司 CliniCloud 并担任该公司 CTO 。
Andy Kitchen 则是一名计算机科学家、研究员和软件工程师 ， 已经发表了几篇关于人工智能的同行评议论文 。 除了参与创办 Cortical Labs ， 他还是一位长期的社区组织者 ， 也是备受尊敬的 Melbourne ML/AI Meetup 的创始人 ， 该 Meetup 有超过 6000 名成员 。
参考链接：https://corticallabs.com/
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2.full
https://www.timedoo.com/19277.html
https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-10322247/Human-brain-cells-grown-petri-dish-learn-play-Pong-faster-AII.html