A Real-Time Closed-Loop Setup for Hybrid Neural Networks

Abstract : Hybrid living-artificial neural networks are an efficient and adaptable experimental support to explore the dynamics and the adaptation process of biological neural systems. We present in this paper an innovative platform performing a real-time closed-loop between a cultured neural network and an artificial processing unit like a robotic interface. The system gathers bioware, hardware, and software components and ensures the closed-loop data processing in less than 50 µs. We detail here the system components and compare its performances to a recent commercial platform.
Type de document :
Communication dans un congrès
Proc. of the 29th Annaul Int. Conference of the IEEE EMBS, Aug 2007, Lyon, France. pp.3004-3007, 2007
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Contributeur : Sylvain Saighi <>
Soumis le : mercredi 24 octobre 2007 - 16:34:47
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:21:07
Document(s) archivé(s) le : dimanche 11 avril 2010 - 23:57:06

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Citation

G. Bontorin, S. Renaud, A. Garenne, L. Alvado, G. Le Masson, et al.. A Real-Time Closed-Loop Setup for Hybrid Neural Networks. Proc. of the 29th Annaul Int. Conference of the IEEE EMBS, Aug 2007, Lyon, France. pp.3004-3007, 2007. 〈hal-00181426〉

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