Для чего нужны микросхемы: кремниевое сердце электроники — все самое интересное на ПостНауке

Микросхемы – для чего они нужны?

Микросхемы https://neru5.ru/index.php?route=product/category&path=70 – это устройства, которые помещены в специальный корпус. Микросхема может иметь много функций, обладая целым набором возможностей, вплоть до микрокомпьютера. Микросхемы могут иметь пластиковый, металлический и керамический корпус, могут монтироваться на поверхность печатной платы или располагаться в ее отверстиях. Стоимость данного устройства во многом зависит от ее функционала – определяется тип микросхемы по маркировке, нанесенной на е корпус – каждый производитель микросхем наносит свой серийный номер разработки. При изготовлении микросхем используются различные технологии, которые будут определять тип: интегральная, пленочная, гибридная, смешанная.

В зависимости от обрабатываемого сигнала микросхемы разделяются на 3 вида:

• аналоговые – стабилизаторы напряжения, микросхемы для источников питания, фильтры, датчики;
• цифровые  – микропроцессоры, микросхемы памяти, дешифраторы и т.д.;
• аналого-цифровые  – цифро-аналоговые микросхемы, модуляторы, демодуляторы; 

Микросхемы используются в усилителях электрических сигналов, например, в акустических системах, усилителях низких частот. Кроме этого, каждый стабилизатор напряжения не может обойтись без микросхем, которые могут управлять напряжением на выходе стабилизаторы. Современная компьютерная и мобильная техника, будь то ноутбук или смартфон, содержат микросхемы.

В технической и вычислительной аппаратуре, используемой для изготовления космических спутников, воздушных судов, а также в устройствах, используемых в военной технике, используются микросхемы 90 нм. Почему для этих целей используют довольно устаревшую технологию изготовления? Все дело в том, что при использовании более высокотехнологичных микросхемах, имеющих толщину слоя 60 нм и меньше, начинает сказываться негативный эффект, связанный с влиянием статического электричества и воздействием внешних источников ионизационного и радиационного излучения.

В нашем интернет-магазине https://neru5.ru/ Вы можете приобрести микросхемы ведущих мировых производителей, а также заказать уже довольно “раритетные” производства СССР. На весь товар распространяется гарантия, для покупателей из регионов действует доставка различными транспортными компаниями или Почтой России. Грамотные операторы помогут Вам определиться с необходимым типом электронного устройства, а также предложат их аналоги.

 

Для чего нужны микросхемы, растворимые в воде? | Техника и Интернет

Их изобретение — ультратонкая, прозрачная микросхема на кремниевой основе, работающая определенный период времени, от нескольких минут до нескольких лет, а затем полностью растворяющаяся в воде. Это изобретение откроет новые горизонты в медицине: появится возможность имплантировать крошечные электронные схемы в организм человека без необходимости последующего извлечения. Группа исследователей Тафтского Университета, Северо-Западного Университета и Университета штата Иллинойс называют свое изобретение началом нового этапа в науке: вступления в область «переходной электроники».

«Эта электроника исчезает после выполнения своей задачи», — говорит Йонганг Хуан, руководитель команды, занимавшейся проектированием и моделированием новой микросхемы. Обычные электронные схемы делают из кремния, он растворяется в воде в течение долгого времени. Исчезновение типичной схемы займет сотни лет. В основе переходной электроники также лежат пластинки кремния, однако толщина их всего несколько нанометров, поэтому они всего за несколько минут растворяются в воде или жидкости организма.

Схемы с использованием растворимых проводников (например, магния или его оксида) на ультратонких кремниевых пластинках позволяют создавать транзисторы, солнечные батареи, генераторы, антенны и даже простые 64-пиксельные цифровые камеры, которые полностью растворяются в воде.

Исследовательская группа предлагает множество вариантов использования своего изобретения. В настоящее время хирурги избегают внедрения медицинских приборов контроля (например, для проверки на инфекции после операции) в организм пациента из-за сложности их извлечения. Но имплантанты, изготовленные с использованием переходной электроники, могут в течение определенного времени выполнять диагностические функции, а затем благополучно растворяться в организме. Это позволит следить за состоянием пациента после операции. Другие переходные устройства могут контролировать температуру или мышечную активность.

Естественно, изначально изобретение тестировалось на животных. Крысам вживили имплантант, следящий за наличием инфекции после операции и полностью уничтожающий все микробы с помощью нагревания. Через три недели после внедрения в организме животных не оставалось никаких следов инородного предмета.

Чтобы микросхема не растворилась в организме сразу после вживления, ее поверхность покрывают тонким слоем натурального шелка. Пока организм занимается расщеплением оболочки, кремниевая начинка в полной безопасности. Таким образом, чем толще шелковый слой, тем дольше прослужит микросхема.

Многие скептически относятся к новому изобретению, опасаясь вредоносного воздействия на организм. Но разработчики уверяют: не стоит бояться влияния вживленной схемы на здоровье, ведь кремний — вещество, не чуждое человеческому организму, он входит в состав крови и в малых количествах не принесет вреда. Более того, кремний просто необходим для регенерации клеток, восстановления мышечной активности, а его недостаток — одна из причин старения. Так что микросхемы не вредны, а, наоборот, полезны.

Новые ультратонкие микросхемы — настоящий прорыв в науке. Будем надеяться, что когда-нибудь в их преимуществах смогут убедится не только ученые, но и обычные люди.

Урок 2.5 – Транзисторы и микросхемы

Транзистор

Я очень долго думал, как объяснить простыми человеческими словами, что же такое транзистор. Даже если рассказывать о транзисторе очень-очень поверхностно, мне придётся написать не менее пяти листов, используя заумные термины.

Потом меня осенило: ведь главная цель моего обзора – не дать академические знания (за ними пожалуйте в университет или хотя бы в Википедию), а научить начинающего радиолюбителя хотя бы отличать транзистор от конденсатора и резистора, чтобы успешно собрать свои первые конструкции (например, наборы Мастер Кит).

Поэтому лучше всего сказать так: транзисторы – это радиодетальки с тремя выводами, предназначенные для усиления и преобразования сигналов. Так они могут выглядеть в жизни:

 

 

Так обозначается транзистор на схеме:

У транзистора, как мы уже поняли, три вывода: база (B), коллектор (C), эмиттер (E).
На базу обычно подаётся входной сигнал, с коллектора – снимается усиленный сигнал, а эмиттер является общим проводом схемы. Конечно, это очень примитивное описание принципов работы транзистора, и вообще есть очень много нюансов, но мы уже договорились, что я не буду мучить вас чтением многостраничного труда.

На самой радиодетали выводы никак не маркированы. Какого-либо стандарта расположения выводов тоже нет. Так как же определить, где какой вывод?
Придётся воспользоваться справочной информацией: на каждый транзистор имеется так называемый даташит, или, иными словами, паспорт радиодетали. В даташите приводится вся информация по транзистору: максимально допустимые ток и напряжение, коэффициент усиления, расположение выводов и многое-многое другое. Даташиты проще всего искать в сети Интернет, также основные параметры транзисторов можно найти в радиолюбительской литературе.

 

Взаимозаменяемость транзисторов

Так как транзистор имеет гораздо более сложное устройство и больше значащих параметров, чем резистор, конденсатор или диод, подобрать допустимую замену отсутствующему компоненту непросто. Как минимум, у заменяемого транзистора должен быть такой же тип корпуса и цоколёвка (расположение выводов). Новый транзистор должен иметь такую же структуру: NPN или PNP. Кроме того, необходимо учитывать электрические параметры: допустимые токи, напряжения, в некоторых случаях – граничную частоту и т.п.
Иногда разработчик схемы делает этот труд за вас, предлагая возможные аналоги транзистора. В сети Интернет и в радиолюбительской литературе также имеются справочные таблицы с информацией о возможных аналогах транзисторов.
В наборы Мастер Кит также иногда вкладываются вместо оригинальных (временно отсутствующих на складе) транзисторов их аналоги, и такая замена не ухудшает качества работы готовой конструкции.

 

Установка транзистора на печатную плату

 Вообще же, для успешной сборки набора Мастер Кит необязательно знать, где какой вывод у транзистора. Достаточно совместить «ключи» на транзисторе и на печатной плате – и выводы транзистора «автоматически» установятся так, как положено.

Посмотрите на рисунок. У транзистора есть «ключ» – при взгляде на него сверху явно видно, что корпус полукруглый. Такой же «ключ» имеется на печатной плате. Для корректной установки транзистора достаточно совместить «ключи» на транзисторе и на печатной плате:

 

Микросхема

Микросхема – это уже почти готовое устройство, или, образно говоря, электронный полуфабрикат.

Микросхема содержит в себе электронную схему, выполняющую определённую функцию: это может быть логическое устройство, преобразователь уровней, стабилизатор, усилитель. Внутри микросхемы размером с ноготь могут содержаться десятки (а иногда и сотни, миллионы и миллиарды) резисторов, диодов, транзисторов и конденсаторов.

Микросхемы выпускаются в различных корпусах и имеют разное количество выводов. Вот некоторые примеры микросхем, с которыми может работать начинающий радиолюбитель:

 

Цоколёвка микросхемы

Выводы нумеруются против часовой стрелки начиная с левого верхнего. Первый вывод определяется с помощью «ключа» — выемки на краю корпуса или точки в виде углубления.

Взаимозаменяемость микросхем

Микросхема – это узкоспецифическая готовая электронная схема, содержащая в себе огромное количество элементов, и в общем случае каждая микросхема уникальна.
Но всё же в некоторых случаях можно подобрать замену. Разные производители могут выпускать одинаковые микросхемы. Проблема только в том, что не существует никакой унификации в названии (иногда, но не обязательно, могут совпадать цифры наименований). Например, MA709CH, MC1709G, LM 1709L SN72710L, К153УД1А/Б – это одна и та же микросхема разных фирм-производителей.

В некоторых случаях в наборы Мастер Кит также могут входить аналоги микросхем. Это нормально, и не ухудшает характеристик готовой схемы.

Микросхемы – стабилизаторы напряжения

Микросхемы стабилизаторов напряжения имеют три вывода, поэтому их легко можно перепутать с транзистором. Но в корпусе этого маленького компонента могут содержаться десятки транзисторов, резисторов и диодов. Например, на рисунке ниже представлена микросхема 78L05. Вы можете подавать на её вход напряжение от 5 до 30В, на выходе же микросхемы будет присутствовать неизменное напряжение 5В, при этом нагрузочная способность микросхемы – 100 мА. Подобный стабилизатор выпускается и в более мощной версии – до 1А нагрузочной способности, называется он 7805 и имеет более крупный корпус.

 

 

 

Установка микросхемы на печатную плату

На микросхеме и на печатной плате имеются «ключи», и при установке микросхемы на плату обязательно требуется их совмещать, как показано на рисунке ниже:

 

Скачать урок в формате PDF

Микросхемы стабилизаторов напряжения – их роль в приборах и как их самим поменять

Первые стабилизаторы напряжения были основаны на самых современных элементах, которыми на момент создания были транзисторы. Подобная существует уже несколько десятилетий, а некоторые недорогие модели на полупроводниковых деталях можно приобрести до сих пор. Примерно три десятилетия назад наступила эпоха интегральных микросхем: более гибких, функциональных и доступных решений для любых приборов.

На данный момент практически все устройства, нормализующие входящий сигнал из сети, работают именно на них. Дешевизна и доступность сделали транформаторы ближе к потребителям, а технический прогресс обеспечил развитие отрасли и повышение характеристик.

Какую роль микросхемы выполняют в стабилизаторах?

Возможность использования интегральных элементов в бытовой технике позволила разнообразить сценарии ее применения, повысить функционал и надежность. К примеру, микросхемы стабилизаторов напряжения с фиксированным выходным напряжением – важные комплектующие, на которые возложено множество функций. Они выполняют роль “мыслительного” узла, сравнивая сигналы между собой и отдавая команду повысить или понизить напряжение на выходе.

Также на них основаны системы защиты стабилизаторов от внезапных перепадов в сети, причиной которым могут быть гроза или человеческий фактор. Микросхемы могут играть роль своеобразного автоматического выключателя, который мгновенно сработает при превышении заданного значения.

Помимо обмотки трансформатора, эти устройства являются подверженными поломкам больше других – здесь сказываются свойства полупроводниковых материалов, из которых их делают. Замены микросхемы стабилизаторов напряжения возможна, но браться за это новичкам не рекомендуется.

Возможна ли самостоятельная замена микросхемы в стабилизаторе напряжения?

В вопросе замены элементов и комплектующих стабилизатора нет ясности: ответ зависит от множества параметров. Во-первых, необходимо умение вычислять, какая именно деталь сломалась. Во-вторых, нужны инструменты – без них никак не добраться до нужной печатной платы: конструкция стабилизаторов может быть очень сложной, в угоду компактности. Менять лучше только простейшие периферийные комплектующие:

• вентиляторы;
• радиаторы;
• резисторы;
• конденсаторы (в т. ч. и полярные).

Для большинства ситуаций, когда неисправность случается с микросхемой, необходимо запомнить: вызов специалиста всегда в приоритете – только так удастся максимально продлить жизненный цикл устройства. Если же речь идет о ремонте “на коленке”, то рассчитывать на стабильную работу прибора не приходится: под удар может попасть не только стабилизатор, но и все подключенные к нему потребители.

Старые микросхемы • Rust Labs

	Очки ночного видения	Одежда	1	100 %
	Умная Сигнализация	Электричество	1	50 %
	Умный переключатель	Электричество	1	50 %
	Счетчик ресурсов	Электричество	1	50 %
	Большой аккумулятор	Электричество	1	100 %
	Средний аккумулятор	Электричество	1	50 %
	Радиопередатчик	Электричество	1	50 %
	Радиоприемник	Электричество	1	50 %
	Большая солнечная панель	Электричество	1	50 %
	Катушка Тесла	Электричество	1	50 %
	Камера видеонаблюдения	Ресурсы	2	100 %
	Компьютер наведения	Ресурсы	3	100 %
	Timed Explosive Charge	Инструменты	1	100 %
	Дистанционный пульт	Инструменты	1	50 %
	Пейджер	Электричество	1	50 %
	Телефон	Развлечение	1	50 %
	Голографический прицел	Оружие	1	50 %
	Лазерный прицел	Оружие	1	50 %

Зачем нужны “чистые комнаты” при производстве микросхем

Чистые комнаты, как и спецодежда, необходимы не только в медицине. «Чистые комнаты» – это уже устоявшееся словосочетание, за которым необходимо видеть непростой технологический процесс полупроводникового производства.

А суть в том, что детальное выполнение требований электронной производственной гигиены предусматривает строительство особо чистых помещений, то есть «чистых комнат». Они настолько чистые, что и находиться в них можно лишь тогда, когда мастер в специальной одежде.

И здесь необходимо немного окунуться в тонкости технологии. Дело в том, что кристаллы микросхем необходимо изготавливать только там, где абсолютно чистый воздух. И все потому, что такие функциональные элементы, как транзисторы или проводники, на микрочипах совсем крохотные.

Настолько маленькие, что любая пылинка способна повредить кристалл. То есть дым, пыль, любая взвесь в воздухе в помещении – это не та обстановка, в которой можно создавать такую технику. Даже чешуйка кожи, если попадет на пластину с будущими микросхемами, тоже может вывести из строя кристалл. Столь же негативно могут сказаться аэрозольные частицы или микроорганизмы.

Короче говоря, без «чистых комнат» на таком ответственном производстве никак не обойтись. Их принято даже делить по размеру, количеству микрочастиц, которые сосредоточены в единице объема. Это кубический фут, который примерно равен тридцатой части кубометра воздуха.

Чтобы вы имели представление о том, что, скажем, представляет собой комната первого класса в полупроводниковом производстве, можно сказать, что она чище хирургической операционной. Намного. Примерно в тысячу раз!

«Чистая комната» потому и чистая, что в ней поступающий воздух фильтруется. Грязь удаляется с установок. Так называемое ламинарное перемещение воздуха от потолка к полу, как и регулировка влажности и температуры, в итоге приводят к идеальной чистоте в помещении. Этим «чистые комнаты» и отличаются от обычных помещений, в которых чистоту воздуха принято оценивать по массовой концентрации загрязнения в воздухе.

Этим можно объяснить особенности поддержания и определения показателей чистоты, специфические требования, например, к контрольным приборам, счетчикам частиц в воздухе. Люди в «чистых комнатах» работают в специальных скафандрах, которые полностью закрывают в том числе и волосяной покров. В некоторых скафандрах есть даже собственная система дыхания. Чтобы не было вибрации, «чистые комнаты» находятся на виброзащитном фундаменте.

Что такое панели для микросхем и в чем заключаются их преимущества?

Вероятнее всего вам известно, что микросхемы являются неотъемлемой частью множества устройств. Вообще, для работы с микросхемами придуманы специальные панели. Купить панели для микросхем без каких-либо проблем в интернете. Однако что такое панели для микросхем и для чего они нужны? Давайте попытаемся найти ответ на этот вопрос!

Итак, как вы могли догадаться, панели для микросхем представляют собой специальные приспособления, которые делают работу с микросхемами намного проще. У подобных приспособлений имеется множество весьма весомых преимуществ, которые точно оценят люди, постоянно работающие с микросхемами.

Если вы решили приобрести панель для микросхем, то вам стоит знать, что для каждого типа микросхемы существует своя панель. Если вы приобретете панель, которая не соответствует по типу вашей микросхеме, то она просто-напросто не подойдет!


Естественно, что основным преимуществом панелей для микросхем является тот факт, что с их помощью при работе с микросхемами можно обойтись без пайки. Наверняка вы согласитесь с тем фактом, что пайка отнимает слишком много времени и сил. Да и к тому-же, это довольно сложный процесс, для выполнения которого человек должен обладать определенным опытом. Однако благодаря панелям для микросхем вы с легкостью можете обойтись без пайки!

Вообще, панели для микросхем являются идеальным вариантом в том случае, если вы тестируете какое-либо оборудование. Наверняка, в процессе проведения тестов вам не раз приходится извлекать микросхемы и каким-либо образом дорабатывать их. И вряд ли вам хочется постоянно припаивать схему заново. Да и к тому-же, при многократном припаивании одной и то-же схемы вы запросто можете повредить ее. В то-же время благодаря панели вы сможете без каких-либо проблем устанавливать и извлекать микросхемы за считанные секунды. Согласитесь, это ведь действительно очень удобно!

Ну и конечно, стоит отметить еще и тот факт, что использование панели для микросхем обеспечивает стойкость микросхем к перегреву или пробоям статическим электричеством во время установки электронных чипов. Для некоторых людей данное преимущество также может быть очень весомым!

Ну и конечно, стоит отметить еще и тот факт, что при желании вы вполне можете приобрести панель для микросхем по весьма выгодной стоимости. Это позволит вам снизить стоимость обслуживания и настройки оборудования!

Определение микросхемы Merriam-Webster

mi · cro · cir · cuit | \ ˈMī-krō-ˌsər-kət \

Определение микросхемы

определение микросхем по The Free Dictionary

Эти услуги и расходные материалы напрямую поддерживают инициативы DLA по предотвращению подделки, программы проверки и тестирования продукции, специфичные для микросхем FSC 5962, действующих в Агентстве. Начиная с выпуска данных индекса цен производителей (PPI) за июль 2018 г. 9 августа 2018 г., Бюро статистики труда начало использовать гедонистическое моделирование для оценки скорректированных с учетом качества цен на микропроцессоры для ноутбуков в рамках индексов PPI для интегрированных микросхем: Сертификация QML Class Y признана высшей гарантией качества и надежности керамических негерметичных микросхем Flip-Chip для аэрокосмических и оборонных приложений. с космическим излучением на специальное исследовательское оборудование и технологическими особенностями диодов, схем и воздействием различных излучений на каждый из них, он содержит диаграммы, графики, расчеты допусков и обсуждения, необходимые для любого проекта разработки космической электроники.Помимо основного материала по современным подходам к разработке и применению элементной базы микроэлектроники для бортового радиоэлектронного оборудования космических аппаратов и систем двойного и специального назначения, Белоус, Саладуха и Шведов предоставляют значительный исходный и вспомогательный материал, например конфигурация современных космических аппаратов, роль бортового электронного оборудования в достижении цели проекта, статистика аварий и отказов космических аппаратов, причины широкого использования контрафактных микросхем в России и способы его предотвращения, а также влияние ионизирующего космического излучения и поток высокоскоростных и высокоэнергетических микрочастиц (космическая пыль) на радиоэлектронное оборудование в космических приложениях.В году, закончившемся 31 декабря 2015 года, компания, которая разрабатывает, производит и продает пассивные электронные компоненты, известные как резисторы, и гибридные микросхемы, продала 32,9 млн фунтов стерлингов по сравнению с 39,2 млн фунтов стерлингов годом ранее. Сертификация проводных соединений (25-27 августа, Вифлеем, Пенсильвания), Сертификация процессов и выявление дефектов: гибриды, микросхемы и модули RF / MMIC (15-18 сентября, Пасадена, Калифорния) и технология упаковки в микроволновой печи (7-9 декабря, Сан-Диего, Калифорния) . CML Microcircuits (Maldon, Essex) выпустила процессор общей платформы PMR для поддержки цифровых / аналоговых систем FDMA PMR / LMR и 2-слотовых цифровых систем TDMA.Компании, упомянутые в этом отчете: Америка, APAC, EMEAKey Vendors, Cirrus Logic, STMicroelectronics, Texas Instruments, Wolfson Micro, Analog Devices, AMS, Broadcom, CML Microcircuits, Conexant, Exstreamer, Integrated Device Technology, Maxim Integrated Исследователи показывают, что слабая связь обеспечивает каркас пресинаптической пластичности, отличительный признак синаптической передачи сигналов в микросхемах гиппокампа.

Забота о микросхемах | Природа неврологии

Микросхемы: интерфейс между нейронами и функцией глобального мозга

• S Grillner и
• A M Graybiel

The MIT Press, 2006 г. 472 стр., Твердая обложка, 55 долларов.00 ISBN 0262072785 | ISBN: 0-262-07278-5

Поиск в Интернете по запросу «микросхемы» дает более полумиллиона результатов, и эта книга возглавляет список. Откуда такое волнение? Одна из причин заключается в том, что большинство нейробиологов изучают микросхемы в широком смысле, что делает этот том интересным. Редакторы дают гибкое рабочее определение (“ четко определенные, довольно маленькие образования нервных клеток ”) и обрисовывают в общих чертах свою цель – обеспечить мост от генетического и молекулярного уровня к поведенческому и когнитивному уровню не напрямую, а через понимание промежуточных микросхем. .

Книга состоит из четырех разделов, в которых рассматриваются микросхемы в двигательной системе, полосатом теле, обонятельной системе и неокортексе. Книга состоит из глав, написанных ведущими экспертами, за которыми следует групповой отчет. В первом разделе рассматриваются колликулярные микросхемы для саккадических движений глаз (Isa и Sparks), а также микросхемы локомоторных позвоночных (Sillar и Grillner) и беспозвоночных (Pfluger и Buschges) и подчеркивается тот факт, что исследователи добились большого прогресса в достижении этой общей цели и исследователи в совершенно разных системах говорят на одном языке.Групповой отчет (Kiehn) представляет собой элегантную попытку выделить общие принципы проектирования в центральных микросхемах генератора шаблонов в моторных системах, которые адаптированы для многих конкретных задач. Аргумент, эффективно поддерживаемый схемотехникой, состоит в том, что центральные генераторы паттернов включают в себя почти универсальное «ядро», которое состоит из небольшой сети возбуждающих и тормозящих нейронов. Основной микросхемой затем функционально приспособлен для выполнения конкретных задач (например, сегментно реплицируются и соединенные между собой в системах опорно-двигательного аппарата, или водитель ритма въехал в дыхательных центров ствола головного мозга).Нейромодуляция важна для настройки выхода схем.

Эти темы развиваются, и новые вводятся в раздел полосатого тела, который знакомит читателей с основными типами клеток, микросхемами и нейромодуляцией в базальных ганглиях (Surmeier, Tepper and Plenz, Bergman, Kimura, Wickens). В групповом отчете (Bolam) обсуждается каноническая микросхема, взаимосвязанная группа нейронов со средними шипами, ГАМКергические интернейроны с быстрым выбросом и гигантский холинергический интернейрон, коллективно иннервируемый кортикостриатными глутаматергическими проекциями и дофаминергическими проекциями черной субстанции.Эта архитектура предлагается в качестве субстрата для «выбора» между различными корковыми входами с помощью хорошо охарактеризованных ионных механизмов, опосредующих состояния «ВВЕРХ» и «ВНИЗ». Допаминергическая и холинергическая модуляция, действующая на каноническую микросхему в сильно дивергентной и конвергентной системе корковых афферентов, предлагается в качестве основы для пластичности, связанной с вознаграждением.

В разделе об обонятельных микросхемах пересматриваются общие принципы сенсорного кодирования и декодирования систем беспозвоночных и позвоночных.В главах рассматриваются популяционное кодирование и сетевая динамика в обонятельных путях насекомых (Laurent), замена нейронов в обонятельной луковице (Lledo), молекулярная спецификация связи в обонятельных микросхемах (Mombaerts, Feinstein) и топографические аспекты обонятельных цепей, карт и кодов (Sachse, Galizia). ). Групповой отчет (Фридрих) фокусируется на формулировании канонического взгляда на обонятельные микросхемы, включая пространственные и временные аспекты.

Неокортикальный отдел широко варьируется, включая разнообразие интернейронов (DeFilipe et al .), корковые состояния UP, цепочки синфайров и сетевая динамика (Маккормик и Юсте), динамика всего мозга, связанная с сознанием (Ченжакс и Мишель), и вычислительные подходы (Маасс и Маркрам). В групповом отчете (Fregnac) исследуется степень каноничности корковых цепей в разных областях и видах и связь UP-состояний с корковыми микросостояниями. В отчете оценивается модульность (непрерывная или кластерная организация внутри и между корковыми областями), подчеркивая вертикальный и горизонтальный характер столбчатой ​​организации.В отчете также рассматриваются временные аспекты обработки информации и «шума» в корковых цепях: регулировка усиления, периодическое возбуждение и многое другое. Группа смело рассматривает, как это может быть связано с тем, что делает неокортекс, находя достоинства механизмов микросхем (цепочек синфайров, состояний UP) во внимании, восприятии и сознании.

В книге кратко излагаются ключевые темы исследования микросхем: кодирование пространственной информации, временная обработка информации, возбуждающе-тормозные взаимодействия, модульность и модуляция.Многие главы освежающе спекулятивны, поднимаясь к цели серии конференций Далема – выйти за рамки формата большинства материалов конференций. Действительно, особая сила книги состоит в том, что многие авторы явно перечисляют то, что они считают ключевыми неотвеченными вопросами в своей подполе. Большая часть предположений основана на нейронной «основе» – экспериментально определенных ионных и синаптических механизмах, лежащих в основе организации цепей. В этой книге разъясняется, что поведение в конечном итоге следует понимать с точки зрения функциональной организации микросхем.

На будущее перед нами стоят два вопроса. Во-первых, необходимо указать конкретный уровень организации при идентификации и анализе микросхем. Первоначально применяемый к локальным паттернам синаптического взаимодействия и простых рефлекторных путях, сейчас этот термин применяется на многих уровнях, включая внутридендритные взаимодействия, локальные синаптические связи, межслойные связи и локальные цепи. Другой вопрос, являются ли модули микросхем в коре головного мозга разнообразными или стереотипными, и как это связано с высшими кортикальными функциями.Многие рабочие гипотезы, изложенные в этом томе, будут стимулировать дальнейшие исследования таких вопросов.

Информация об авторе

Принадлежность

1. Гордон М. Г. Шеперд работает на кафедре физиологии Медицинской школы Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, США. [email protected]

   Gordon M. G Shepherd

2. Гордон М. Шеперд работает на кафедре нейробиологии Медицинской школы Йельского университета, 333 Cedar Street, New Haven, Connecticut 06510, [email protected]

   Gordon M Shepherd

Об этой статье

Цитируйте эту статью

Shepherd, G., Shepherd, G. Обращение к микросхемам. Nat Neurosci 10, 1503 (2007). https://doi.org/10.1038/nn1207-1503

Ссылка для скачивания

В центре внимания: нейронные микросхемы

Этот рисунок частично рассеченной головы и мозга взят из «Фабрики Везалия» (1543 г.).Изображение взято из: Когнитивная система , Swanson LW. В: Архитектура мозга (2-е изд.): Понимание основного плана (Swanson LW, редактор). Издатель: Oxford University Press. DOI: 10.1093 / med / 9780195378580.001.0001 © OUP 2011.

Как устроен мозг? С момента появления современной нейробиологии в конце девятнадцатого века основное внимание уделялось моделям взаимосвязи между различными областями мозга. Поколения студентов-медиков запомнили длинные пути аксонов, которые проходят в спинном мозге, передавая сенсорные сигналы в мозг и двигательные сигналы вниз для управления движениями.Внутри самого мозга белое вещество содержит миллионы аксонов, которые связывают вместе различные области коры головного мозга. Нарушения этих путей из-за инсульта или эпилепсии являются предметом неврологии и нейрохирургии. Вместе эти пути составляют то, что сегодня называют «коннектомом», совокупность моделей межрегиональных взаимосвязей.

Эти взаимосвязи можно визуализировать различными методами, разработанными за последнее столетие. Гораздо сложнее изучить взаимосвязи внутри регионов.Текущие экспериментальные и вычислительные исследования приводят к концепции нейронной «микросхемы», специфической модели связи между нейронами внутри региона. Микросхема выполняет определенные виды обработки области, такие как чувствительность к направлению или усиление контраста в сетчатке, или пространственные карты в гиппокампе, или кодирование ошибок в префронтальной коре.

Микросхемы

– это новый захватывающий рубеж в исследованиях мозга. Методы исследования варьируются от тончайших уровней регистрации движения ионов в отдельных дендритных шипах до световой активации определенных типов нейронов и до функционального картирования активности в областях коры при все более высоких магнитных силах.Как интегрированные кремниевые микросхемы, выполняющие функции компьютера, так и интегрированные нейронные микросхемы выполняют специфические функции различных областей мозга. Связывание «макроконнектома» между регионами с «микроконнектомом» микросхем внутри регионов – одна из ключевых задач нейробиологии будущего. Вместе они обеспечивают основу для нормального и неупорядоченного функционирования практически во всех статьях по нейробиологии в Oxford Medicine Online .

Д-р Гордон М. Шеперд, доктор медицины, доктор философии, факультет нейробиологии, Медицинская школа Йельского университета

Oxford Medicine Online содержит обширный контент, имеющий отношение к тем, кто работает в этой области, с более чем 450 разделами контента, связанного с неврологией. Это покрытие охватывает множество точек зрения, от студента до специалиста.

Тормозные микросхемы для нисходящей пластичности сенсорных репрезентаций

Abstract

Люди и животные замечательно умеют обнаруживать стимулы, которые предсказывают вознаграждение.Хотя лежащие в основе нейронные механизмы неизвестны, вознаграждение влияет на пластичность сенсорных представлений в ранних сенсорных областях. Однако лежащие в основе изменения возбуждающей и тормозной схемы неясны. Недавно полученные экспериментальные данные свидетельствуют о том, что тормозные цепи могут регулировать обучение. Кроме того, тормозящие нейроны в поверхностных слоях сильно модулируются различными дальнодействующими входными сигналами, включая сигналы вознаграждения. Таким образом, мы предполагаем, что пластичность межнейронных цепей играет важную роль в корректировке представлений стимулов.Мы исследуем, как модуляция сверху вниз с помощью поощрений может взаимодействовать с местной возбуждающей и тормозящей пластичностью, вызывая долгосрочные изменения в сенсорной схеме. Используя вычислительную модель первичной зрительной коры слоя 2/3, мы демонстрируем, как сети интернейронов могут хранить информацию о вознагражденном стимуле, чтобы давать указания долгосрочным изменениям в возбуждающей связности в отсутствие дальнейшего вознаграждения. В нашей модели соматостатин-положительные интернейроны (SST), настроенные на стимул, развивают прочные связи с парвальбумин-положительными интернейронами (PV) во время награждения, так что они отныне выборочно подавляют пирамидный слой. Это вызывает пластичность возбуждающих нейронов, что приводит к усилению представления стимула. Мы делаем конкретные проверяемые прогнозы в отношении активности разных типов нейронов. Наконец, мы показываем, что эта двухэтапная модель допускает трансляционную инвариантность заученного представления.

Введение

Животные лучше учатся, когда это важно для них. Например, они учатся различать сенсорные стимулы, когда получают вознаграждение. В результате обучения нейронные реакции на сенсорные стимулы корректируются даже в первичных сенсорных областях, таких как первичная зрительная кора головного мозга (V1, Goltstein et al., 2013; Хан и др., 2018; Poort et al., 2015). Когда мыши постоянно получают вознаграждение, увидев решетку заданной ориентации, предпочтение настройки нейронов слоя 2/3 для этой вознагражденной ориентации увеличивается (Goltstein et al., 2013; Poort et al., 2015). Считается, что контексты, имеющие отношение к поведению, такие как вознаграждения, запускают внутренний нисходящий сигнал, доступный этим ранним сенсорным цепям. Это может быть опосредовано, например, холинергическим входом из базального отдела переднего мозга (Chubykin et al., 2013; Letzkus et al., 2011). Под нисходящим сигналом мы подразумеваем любой дальний вход на поверхностные уровни, который доставляет поведенчески релевантную информацию в локальную цепь.

Пирамидные клетки первичной сенсорной коры встроены в канонический мотив микросхемы с различными типами тормозных интернейронов. Основными ингибирующими типами являются PV, SST и VIP. Нисходящие входы проецируются на поверхностные слои (Аталлах и др., 2012; Фу и др., 2014; Ли и др., 2013; Петро и др., 2014; Pi et al., 2013; Zhang et al., 2014). Они нацелены на несколько типов клеток. Например, VIP в первичной слуховой коре активируются при наличии награды (Pi et al., 2013). Тормозящие синапсы пластичны (см. (Vogels et al., 2013) обзор), а возмущение интернейронов ухудшает обучение (Letzkus et al. (2011), см. (Lucas and Clem, 2018) недавний обзор).

Мы предположили, что тормозная схема на уровне 2/3 опосредует нисходящие инструкции (например, запускаемые вознаграждением), чтобы направлять медленные пластические изменения в схеме за пределы наличия вознаграждения.Мы хотели проверить, могут ли интернейроны учиться на нисходящем сигнале. Затем структура тормозящей связи могла бы инструктировать возбуждающие клетки в отсутствие модуляции сверху вниз. Чтобы проверить это, мы построили вычислительную модель с биологическими ограничениями для слоя 2/3 первичной зрительной коры. Мы смоделировали фазу вознаграждения, в которой представление одного стимула сочетается с сигналом вознаграждения, который возбуждает VIP-персон. Затем мы смоделировали вторую фазу уточнения, когда сенсорные стимулы предъявлялись без вознаграждения.На первом этапе вознаграждения соединения между SST и PV сформировали особую структуру связи. Эта структура запускала растормаживание возбуждающих нейронов даже при отсутствии вознаграждения. Таким образом, пластичность возбуждающих нейронов сформировала микросхему на втором этапе уточнения. Это привело к усилению предпочтения стимула по сравнению с ранее вознагражденным стимулом. Наша модель предлагает проверяемые прогнозы активности различных типов клеток во время и после награждения.Мы также предполагаем, что этот двухэтапный механизм позволяет обобщать выученные представления в различных частях визуального пространства.

Результаты

Гипотеза: Двухэтапная модель направляемой сверху вниз пластичности микросхем

Нейронные реакции на зрительные стимулы в V1 не являются простой функцией восходящих сенсорных входов. Они дополнительно модулируются различными входами из других областей (Khan and Hofer, 2018; Pakan et al., 2018) и повторяющимися локальными возбуждающими и тормозными нейронами (особенно в слое 2/3, Cossell et al., 2015). Мы предположили, что нисходящие входы могут вызывать изменения в сенсорных представлениях через изменения повторяющихся связей в два этапа.

1. Фаза вознаграждения . Конкретный стимул (например, вертикальная полоса) сочетается с нисходящим сигналом, опосредованным вознаграждением, который возбуждает VIP (тройная стрелка на рис. 1а вверху). VIP ингибируют SST, которые, как мы предполагаем, настраиваются на стимулы (Cottam et al., 2013; Ma et al., 2010). В то же время VIP подавляют PV, которые мы моделируем как ненастроенные (Cottam et al., 2013; Ma et al., 2010). Затем пластичность, зависящая от активности, увеличивает связи между SST, которые настроены на вознагражденный стимул (здесь вертикальная полоса, vertSST), и PV (рис. 1b вверху). Тормозящий мотив теперь несет информацию о награде. Кроме того, эта тормозная структура подавляет возбуждающие нейроны (рис. 1b внизу).

   Рисунок 1: Двухэтапная модель направляемой сверху вниз пластичности

   a: До фазы вознаграждения. Мы предполагаем, что SST и PC настроены на стимулы, а PV не настроены.Во время фазы вознаграждения нисходящий сигнал активирует VIP, когда присутствует вознагражденный стимул (вертикальная полоса). Это вызывает пластичность соединений SST-PV. b: В конце фазы вознаграждения и в начале фазы уточнения есть сильные связи между SST, настроенными на вертикальную полосу, с PV (зеленый, вверху). Таким образом, активность PV для вертикальной полосы (внизу) низкая. Возбуждающие нейроны, кодирующие вертикальную черту, растормаживаются (в центре). На этапе уточнения тормозной мотив определяет пластичность возбуждающих нейронов.c: В конце фазы уточнения возникли прочные связи между возбуждающими нейронами, кодирующими вертикальную черту, с другими возбуждающими нейронами (красный, вверху). Это приводит к повышенной активности возбуждающих нейронов по направлению к вертикальной полосе (красная линия, середина) сверх активности, возникающей в результате снижения ингибирующей активности ЛВ (синяя линия, средняя и нижняя).

2. Этап доработки . На втором этапе вознаграждение и, следовательно, ввод сверху вниз отсутствуют (рис. 1b вверху). Поскольку тормозной мотив (SST-PV) растормаживает ПК (рис. 1b вверху), он открывает окно для пластичности возбуждающих синапсов. Это приведет к совершенствованию возбуждающей связи. Развиваются сильные повторяющиеся связи от ПК, кодирующих вертикальную полосу (vertPC), с другими возбуждающими нейронами. Следовательно, все ПК будут иметь повышенную реакцию на стимул с вертикальной полосой.

Таким образом, мы предположили, что обучение может происходить в два этапа. Чтобы проверить это, мы смоделировали механистическую модель микросхемы слоя 2/3.

Нисходящий сигнал запускает пластичность в тормозной цепи.

Мы смоделировали импульсную нейросетевую модель канонической микросхемы первичной зрительной коры 2/3 слоя мыши (Pfeffer et al. 2013). Нейроны были смоделированы как нейроны, объединяющие и запускающие (Pfeffer et al., 2013). VIP подавляли SST, которые, в свою очередь, подавляли PV и ПК. ФВ тормозили ПК. ПК были подключены повторно (рис. 1) (Pfeffer et al., 2013). ПК и ТПМ были настроены на ориентацию (Cottam et al., 2013; Ma et al., 2010, но см. Kerlin et al. (2010)). Повторяющиеся возбуждающие связи и связи от SST к PV были пластичны в соответствии с классической моделью пластичности, зависящей от времени спайков (STDP). Все остальные подключения были исправлены (подробности см. В методах).

Прежде чем мы проверили нашу гипотезу, нам нужно было привести нашу модель от случайного начального подключения к набору весов, который соответствует подключению взрослого V1. Мы называем это этапом развития . На этом этапе мы случайным образом вводили в нашу сеть входные данные, соответствующие ориентированным решеткам.Возбуждающие нейроны, кодирующие одну и ту же ориентацию, были коактивными. Следовательно, они сформировали сильные кластеры из-за обучения Хебба (Clopath et al., 2010; Ko et al., 2013) (рис. 2f фаза развития, рис. 2e средний уровень). Веса SST-to-PV не образовывали специфической структуры во время фазы развития (рис. 2b фаза развития), что согласуется с экспериментальной литературой (Guan et al., 2017).

Рисунок 2: Нисходящий сигнал запускает быструю пластичность в тормозной цепи.

a: Иллюстрация изменений в тормозной структуре во время нисходящей модуляции (голубая стрелка).b: Развитие тормозных соединений SST-PV, сгруппированных в соответствии с предпочтениями настройки SST (цвета соответствуют соединениям в a, показаны среднее значение и стандартное отклонение). c: Настройка PV после фазы вознаграждения. d: веса SST-PV (среднее и стандартное отклонение) в конце фазы вознаграждения, усредненные по предпочтениям настройки SST. e: повторяющиеся возбуждающие веса в разные моменты времени в моделировании (начальное случайное состояние, после фазы развития, после фазы вознаграждения).е: эволюция возбуждающих связей (среднее и стандартное отклонение). Вертикально настроенные ПК на вертикально настроенные ПК (vertPC-vertPC зеленый), вертикально настроенные ПК на не вертикально настроенные ПК (vertPC-nvert-PC, фиолетовый), не вертикально настроенные ПК на не вертикально настроенные ПК (nvertPC-nvert-PC , желтый).

Затем мы смоделировали фазу вознаграждения (серый фон на рис. 2b и f). Сигнал вознаграждения возбуждал популяцию VIP, когда присутствовал стимул с вертикальной полосой. Этот нисходящий сигнал сам по себе не был настроен.Однако временное совпадение с вертикальной чертой сделало его специфичным для стимула. Связи от настроенных SST с вертикальной полосой (vertSST) к PV увеличились (фиолетовая линия на рис. 2b, фаза вознаграждения). Полученная в результате структура SST-to-PV (рис. 2d) несла информацию об идентичности вознагражденного стимула. Следовательно, ЛВ стали менее чувствительны к вознагражденному стимулу (вертикальная полоса, рис. 2c). Примечательно, что между возбуждающими связями не возникло значимой специфической для стимула структуры (рис. 2e и f). Соответственно, настройка возбуждающих популяций не изменилась.

Таким образом, неспецифические нисходящие сигналы могут вызывать структуру тормозящей связи без изменения возбуждающей связи.

Тормозная структура управляет возбуждающей пластичностью в отсутствие вознаграждения.

Затем мы проверили, может ли структура интернейронов управлять пластичностью возбуждающих нейронов в отсутствие вознаграждения. После фазы вознаграждения тормозная структура эффективно растормаживала все ПК, когда присутствовала вертикальная полоса (соответствующая ранее вознагражденному стимулу).Вертикально настроенные ПК сработали на несколько миллисекунд раньше других ПК, потому что они получили дополнительные входные сигналы с прямой связью. Таким образом, протокол STDP привел к усилению соединений от вертикально настроенных компьютеров к другим компьютерам (пурпурная линия на рис. 3b). Соответственно, соединения в обратном направлении были опущены (зеленая линия на рис. 3b; подробности о шипах см. На рис. S1). В результате структуры возбуждающей связи (рис. 2c) все популяции ПК показали повышенную реакцию на вертикальную черту (рис.3d). Поскольку персональные компьютеры управляют PV, они были настроены на вертикальную полосу (рис. 3h). Синергетически связи SST-PV были усилены еще больше (рис. 3f).

Рис. 3. Тормозная структура определяет возбуждающую пластичность при отсутствии вознаграждения.

a: Иллюстрация изменений возбуждающей структуры. б: Эволюция возбуждающих связей. Среднее и стандартное отклонение соединений от вертикально настроенных ПК к ПК, настроенным на другую ориентацию (vertPC-nvertPC, фиолетовый), от ПК, настроенных на другие ориентации, к вертикально настроенной совокупности ПК (nvertPC-vertPC, зеленый) и от других к другие (nertPC-nvertPC, желтые).c: Окончательная матрица возбуждающих весов. Нейроны 1-100 настроены на вертикальную полосу, от 100 до 200 – на наклонную полосу и т. Д. D: Настройка возбуждающих популяций перед фазой вознаграждения (черный) и в конце фазы уточнения (красный) (количество всплесков во время Через 50 мс после начала стимула, усредненное по всем появлению этого стимула за 1 с моделирования). e: Иллюстрация тормозящей структуры после фазы вознаграждения. f: Развитие соединений SST-PV (среднее и стандартное отклонение), сгруппированных в соответствии с настройкой SST (цвета соответствуют цветам соединений в e).g: соединения SST-PV после фазы уточнения, сгруппированные по настройке SST (планки погрешностей – стандартное отклонение). h: Настройка PV после фазы уточнения.

Обратите внимание, возбуждающая структура была стабильной, даже если мы искусственно удалили тормозную структуру (рис. S6). Общий эффект на ПК зависел от сравнительной силы путей SST-PC и SST-PV-PC. Действительно, мы обнаружили, что степень развития возбуждающей структуры зависит от прочности соединений SST-PC (рис.S3f). Наконец, мы также показали, что для нашей двухэтапной модели нет необходимости в точной синхронизации всплесков (см. Реализацию на основе скорости в приложении Рис. S7).

Таким образом, структура тормозной сети может вызывать изменения в сенсорной репрезентации, управляя возбуждающей пластичностью.

Экспериментально проверяемые предсказания

Наша модель дает восемь точных экспериментально проверяемых предсказаний. (1) ПК и (2) ПВ становятся более настроенными на вознагражденный стимул (рис. 2d, g). (3) SST и (4) VIP не меняют настройки (рис.S2). (5) Как PC, так и (6) PV реакции скорости активации стимула увеличиваются по сравнению с другими стимулами (рис. 4a, b). (7) Возбуждающие токи увеличиваются во время поощрения стимула (рис. 4d, S7g), (8), но не отношение E / I (рис. 4e, S7i).

Рисунок 4: Прогнозы модели.

a: Частота активации 20 проб возбуждающих нейронов (по 5 из каждой популяции) до фазы вознаграждения как функция после фазы уточнения. b: Скорость активации интернейронов образца PV. c: возбуждающие токи (E), d: тормозящие токи (I) и соотношение e: E / (E + I) одних и тех же 20 проб возбуждающих нейронов.

Функциональное значение: трансляционная инвариантность заученных репрезентаций

Большинство возбуждающих нейронов в слое 2/3 являются простыми клетками (Niell and Stryker, 2008), которые реагируют на определенные местоположения поля зрения. Следовательно, изменения в связности между этими ячейками будут влиять только на представление стимула в этом месте поля зрения. Поэтому мы задавались вопросом, может ли увеличенное представление вознагражденного стимула распространяться на местоположения полей зрения, которые не были вознаграждены, и каким образом.В частности, мы спросили, может ли изучение тормозной структуры привести к усиленным представлениям стимулов, которые инвариантны к местоположению поля зрения. Эта так называемая трансляционная инвариантность является общим свойством визуальной системы. Например, то, как мы воспринимаем край, не должно зависеть от того, где он находится в поле зрения.

Чтобы проверить это, мы расширили нашу модель, включив в нее еще один набор ПК, настроенных на ту же ориентацию, но с другим визуальным расположением. Все ПК в модели иннервируются одним и тем же набором интернейронов, настроенных на оба положения (рис.5a) (предполагая торможение более широкими пространственными рецептивными полями, Liu et al., 2009). Как и прежде, структура SST-to-PV развивалась во время фазы вознаграждения (рис. 5e). На этапе уточнения возбуждающая структура возникает в обеих подсетях ПК (рис. 5b, h и c, i), приводя к усиленному представлению стимула для обоих местоположений поля зрения (рис. 5d и j). Таким образом, наша двухэтапная модель позволяет обобщить заученное представление на другие местоположения поля зрения.

Рисунок 5: Трансляционная инвариантность заученных представлений.

a: Иллюстрация: две возбуждающие сети с разными местоположениями зрительного рецептивного поля (белые кружки) имеют одну и ту же сеть интернейронов. Интернейроны широко настроены и получают входные данные из обоих мест поля зрения. Только одно место поля зрения награждается во время фазы вознаграждения (награждаемое место). b: Эволюция возбуждающих весов для награжденной локации. c: Окончательные возбуждающие веса для награжденного местоположения 1. d: Кривые настройки возбуждающих популяций с рецептивным полем в награжденном месте в начале (до) и в конце моделирования (после фазы уточнения; измеряется как количество всплески в течение 50 мс после начала стимула, усредненные по всем проявлениям этого стимула за 1 с моделирования). д: Эволюция тормозных синаптических весов. f: Окончательные тормозящие веса. g: настройка PV в начале и после фазы уточнения. h: Эволюция возбуждающих весов для местоположения без вознаграждения. я. Окончательные возбуждающие веса для населения, не получившего вознаграждения. j: Кривые настройки возбуждающих популяций с восприимчивым полем в не вознагражденном месте (как в d).

Обсуждение

Мы предлагаем хранить память о вознагражденном стимуле в тормозной структуре. Он может обучать возбуждающей пластичности без вознаграждения через механизм растормаживания.Затем ПК увеличивают свою настройку на вознагражденный стимул, потому что они получают сильные связи от ПК, кодирующих вознаграждение стимула, независимо от их первоначальной настройки.

Нисходящие сигналы

Мы показываем, что неспецифического нисходящего сигнала вознаграждения, направленного сверху вниз, достаточно для создания определенной структуры схемы из-за временного совпадения между сигналами вознаграждения и вызванной стимулом активностью. Откуда идет сигнал сверху вниз? Одним из кандидатов являются холинергические волокна переднего мозга, которые, как было показано, модулируют активность в V1 (Chubykin et al., 2013; Шулер и Медведь, 2006). Кроме того, уже давно известно, что базальное ядро ​​в базальной части переднего мозга, которое посылает широко распространенные холинергические проекции во все сенсорные области, играет роль в пластичности, обучении и памяти. Поражение и применение холинергических антагонистов ухудшают обучение и память (Butt and Hodge, 1995). Стимуляция базального ядра и местное введение ACh изменяют слуховые рецептивные поля (Metherate and Ashe, 1991; Metherato and Weinberger, 1989). Наконец, холинергические входы участвуют в зависящей от опыта пластичности зрительной коры (Bear and Singer, 1986).Холинергические входы нацелены на многие типы клеток интернейронов (Muñoz et al., 2017). Здесь мы сосредоточились на модуляции VIP сверху вниз, поскольку VIP (i) напрямую реагируют на сигналы подкрепления (Pi et al. , 2013), (ii) подавляют другие интернейроны во время обучения (Fu et al., 2014; Letzkus et al. , 2011), и (iii) по-разному модулируются глутаматергическими, холинергическими и серотонинергическими входами (Lee et al., 2013; Prönneke et al., 2015).

Экспериментальные данные, демонстрирующие повышенное представление поощренных стимулов

In Poort et al.(2015), большинство клеток увеличили свою избирательность к одному стимулу, избирательно подавляя свою реакцию на другие стимулы. В Goltstein et al. (2013) с другой стороны, клетки увеличили свою реакцию на вознаграждение за стимул, расширив свои кривые настройки. Возможное расхождение может возникнуть из-за дизайна двух исследований. В то время как Poort et al. (2015) количественно оценили ответы на два стимула, релевантных задаче, Goltstein et al. (2013) рассчитали кривые настройки для ряда ориентаций, включая две ориентации, соответствующие задаче.В нашей модели мы зафиксировали усиление представления стимула за счет увеличения реакции на поощренный стимул, что наблюдалось в обоих экспериментальных исследованиях (Goltstein et al., 2013; Poort et al., 2015). Кроме того, было показано, что ПВ повышают свою избирательность по мере обучения (Khan et al., 2018).

Ограничения

Наша точечная модель не учитывает тот факт, что SST и PV нацелены на разные дендритные области. Мы не ожидаем, что наши результаты изменятся, если мы включим дендриты в нашу модель, поскольку PV-растормаживание проектируется соматически.В нашей модели подключения ПК к SST и подключения PV к PV не требовались. Однако их включение дает аналогичные качественные результаты (рис. S4), обеспечивая гомеостатический механизм для предотвращения этой петли положительной обратной связи. Было бы интересно изучить влияние множества модулирующих входов, таких как глутаматергические, серотонинергические и холинергические входы дальнего действия. Как эти входы взаимодействуют? Они мешают друг другу? Как различаются разные сигналы? Например, и обучение, и внимание влияют на избирательность ответов нейронов в цепи (Khan et al. , 2018; Poort et al., 2015).

Альтернативные реализации

Ниже мы перечисляем альтернативные механизмы, но мы утверждаем, что наша модель наиболее соответствует экспериментальным данным из зрительной коры головного мозга.

1. Вертикально настроенные ПК могут обеспечивать надежную связь с VIP-персонами. Он будет подавлять SST и, следовательно, отключать ПК. Однако этот мотив заставит VIP-персон становиться более настраиваемыми во время обучения, что не наблюдалось экспериментально (Khan et al., 2018).

2. Вертикально настроенные ПК могут иметь прочные связи с SST.Он будет подавлять PV и, следовательно, отключать ПК. Этот мотив приведет к увеличению настройки SST, что также не наблюдалось экспериментально (Khan et al., 2018).

3. Вертикально настроенные ПК могут снизить ингибирование ФВ, тем самым увеличивая активность всех ПК. Это может привести к нестабильности и противоречит выводам о том, что ПК и фотоэлектрические устройства увеличивают свою эффективную связь во время обучения (Khan et al., 2018).

4. SST могут уменьшить свою реакцию на поощренный стимул в большей степени, чем на другие стимулы.Этот мотив предсказывает изменение настройки SST, что, по-видимому, не имеет места в Khan et al. (2018).

Функциональная значимость

Мы предлагаем три преимущества промежуточной тормозной структуры по сравнению с прямыми изменениями в повторяющейся возбуждающей связности. (i) Преодоление временных рамок: награда присутствует только в течение короткого промежутка времени, но пластичность может быть медленной. Эти две временные шкалы могут быть объединены, потому что тормозящая и возбуждающая структуры взаимно усиливают друг друга.Следовательно, сильная возбуждающая структура может возникать за пределами присутствия или даже в отсутствие вознаграждения. Без тормозной структуры возбуждающая структура развивается медленнее, и фаза поощрения должна быть длиннее (рис. S5). Кроме того, высокие скорости воспламенения ингибиторов, типичные для ЛВ, могут эффективно увеличивать скорость обучения ингибированию, обеспечивая быстрое развитие тормозной структуры. (ii) Трансляционная инвариантность: мы показали, что тормозящая структура позволяет расширенному представлению обобщаться по визуальным локациям.Интересно, что в машинном обучении инвариантность перевода, улучшающая обобщение, достигается за счет разделения веса. Один и тот же весовой вектор (фильтр) применяется к разным областям входного пространства. Это считалось биологически неправдоподобным, поскольку синаптические веса удаленных синапсов не доступны локально для каждого синапса. Широко настроенные сети интернейронов, которые разделяются функциональными возбуждающими кластерами, могут быть биологически правдоподобным способом реализации разделения веса. (iii) Стабильность репрезентаций: возбуждающие реакции не менялись во время фазы вознаграждения.Таким образом, механизм обеспечивает стабильную репрезентацию во время соответствующего поведения, несмотря на изучение структуры между тормозящими нейронами.

Заключение

Цепи интернейронов формируют канонические мотивы в областях коры. Они интегрируют модулирующие и дальнодействующие сигналы от высших областей коры головного мозга с активностью местного контура. Следовательно, они хорошо подходят для настройки локальных цепей в соответствии с поведенческими сигналами. Мы предположили, что интернейронные цепи обеспечивают возможность зависимых от вознаграждения изменений сенсорных представлений в двухэтапном процессе.Он может соединить временные рамки между переживанием стимула и вознаграждением и синаптической пластичностью. Наконец, это позволяет обобщить усвоенную ассоциацию.

Методы

Модель сети

Сеть состояла из 400 ПК, сгруппированных в четыре субпопуляции по 100 нейронов в каждой. Каждая субпопуляция закодирована для данной ориентации. Мы моделировали 120 PV, 120 SST-положительных интернейронов (по 30 в каждой субпопуляции) и 50 интернейронов VIP.

Связность

Синаптические веса W _IJ от нейрона j в популяции J до нейрона i в популяции I , где I, J ∈ { E, P, S, V } ( E : PC, P : PV, S : SST, V : VIP), определите, сколько синаптических проводимостей g _E и g _I увеличивается при спайке в нейроне j .Мы инициализировали синаптические веса как

Входы

ПК и SST получили один из четырех входов (соответствует кодированию входов уровня 4 (L4) для 4 различных ориентаций). Каждый вход L4 произвел последовательность пиков, распределенных по Пуассону, с частотой 4 кГц во время его предпочтительного стимула и 0 Гц в противном случае. Один из четырех стимулов был показан в течение 50 мс, за которым следовала пауза в 20 мс. Во время паузы стимула все входные сигналы L4 производили всплески с одинаковой частотой 1,6 кГц. Проводимость синапсов от L4 к ПК была.25 нСм. Проводимость синапсов от L4 до SST составляла 0,2 нСм во время стимула и 0,22 нСм во время промежутка между стимулами. Кроме того, ПК и PV получили исходные данные от процесса Пуассона с частотой 4 кГц. Вес ПК составлял 0,06 нСм, а вес ПВ был 0,01 нСм.

Моделирование

Все моделирование пиков было выполнено с помощью симулятора Brian 2 (Stimberg et al., 2013) с использованием временного шага 0,1 мс. Модель моделировалась в течение 1,4 с без пластичности для измерения настроечных кривых.Затем была включена пластика. Модель моделировалась в течение 42 с на этапе разработки, затем 24,5 с на этапе вознаграждения и 45,5 с на этапе уточнения. Наконец, модель была смоделирована в течение 1,4 с без пластичности, чтобы снова измерить окончательные кривые настройки.

Трансляционная инвариантность

Чтобы приспособиться к увеличению количества возбуждающих нейронов в сети, сила связи от ПК к PV была уменьшена до Вт _{P E} =. 06 нС.

Доступность данных

Весь код моделирования, используемый для этого документа, будет доступен в ModelDB.

Практические микросхемы для портативной акустофлюидики

* Соответствующие авторы

Программа материаловедения и инженерии, Калифорнийский университет в Сан-Диего, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093, США
Электронная почта: jfriend @ ucsd.edu, http://friend.ucsd.edu

^б Лаборатория передовых медицинских устройств, Центр медицинских устройств, Департамент механической и аэрокосмической инженерии, Школа инженерии Джейкобса и Департамент медицины, Школа медицины, Калифорнийский университет Сан-Диего, 9500 Gilman Drive MC0411, Ла-Хойя, Калифорния 92093, США

^c Институт Qualcomm, Калифорнийский университет в Сан-Диего, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093, США

^д В настоящее время доцент кафедры электротехники Университета Бэйлора, Вако, Техас 76798–7141, США

^e Новые вакцины, Детский научно-исследовательский институт Мердока, Исследования новорожденных, Королевская детская больница, Исследования новорожденных, Королевская женская больница, Департамент педиатрии, Мельбурнский университет, Парквилл, Виктория 3052, Австралия

Гибкие микросхемы для печатных плат | Запросить цену

По мере роста спроса на небольшие электронные устройства печатные платы (PCB) продолжают приобретать новые инновационные возможности. Гибкие печатные платы, часто называемые гибкими схемами, улучшают традиционные печатные платы за счет размещения токопроводящих дорожек на гибких полиимидных подложках вместо жестких оснований, армированных стекловолокном. Теперь гибкие микросхемы для печатных плат предлагают дальнейшее улучшение, уменьшая размер гибкой схемы и открывая отрасль для использования еще более компактных и высокопроизводительных технологий. Узнайте больше об этих небольших печатных платах и ​​их применениях ниже.

Преимущества гибких микросхем

Микросхемы гибких печатных плат

по сути являются миниатюрными версиями гибких схем.Они бывают односторонними, двусторонними и многослойными, что позволяет им обеспечивать различные уровни функциональности. Некоторые из преимуществ гибких микросхем печатных плат включают:

• Гибкая конструкция: Как и более крупные гибкие схемы, гибкие микросхемы рассчитаны на изгиб, скручивание и складывание. Такая конструкция позволяет гибким микросхемам печатной платы размещаться в небольших и нестандартных пространствах, что идеально подходит для использования в небольших устройствах.
• Малый размер и легкий вес: Гибкие микросхемы выводят компактный размер и легкий вес гибкой схемы на новый уровень.Они поддерживают функцию контура, значительно снижая вес и занимаемую площадь.
• Хорошая целостность сигнала: С помощью специального оборудования для травления можно создавать гибкие микросхемы с высокой целостностью сигнала. Эти микросхемы часто используются в приложениях, требующих надежного высокоскоростного подключения.
• Высокая устойчивость к вибрации и ударам: Гибкое основание микросхемы придает ей повышенную устойчивость к ударам и вибрации, что доказывает свою полезность в небольшой бытовой электронике, с которой часто или даже постоянно обращаются.

Гибкие приложения для микросхем печатной платы

Гибкие микросхемы, обладающие множеством уникальных преимуществ, находят применение во многих отраслях и приложениях.