Hans Kleemann ve Matteo Cucchi’nin öncülüğündeki bir araştırma takımı, sağlıklı ve hastalıklı biyolojik sinyallerin biyolojik yönden uyumlu bir yapay zeka yongasına göre gerçek zamanlı şekilde sınıflandırılmasını gösteriyor. Araştırmacılar, yapısal olarak insan beynini andıran ve yapay zekanın nöromorfik rezervuar hesaplama ilkesini mümkün kılan polimer tabanlı lif ağları kullanmışlar.
Hans Kleemann ve Matteo Cucchi’nin öncülüğündeki bir araştýrma takýmý, sağlýklý ve hastalýklý biyolojik sinyallerin biyolojik yönden uyumlu bir yapay zeka yongasýna göre gerçek zamanlý şekilde sýnýflandýrýlmasýný gösteriyor. Araştýrmacýlar, yapýsal olarak insan beynini andýran ve yapay zekanýn nöromorfik rezervuar hesaplama ilkesini mümkün kýlan polimer tabanlý lif ağlarý kullamnýşlar.