文献

J-GLOBAL ID：202002262030554031   整理番号：20A1189725

視点:古典的条件付けにより示唆されたパブロフ材料-機能性生体模倣体【JST・京大機械翻訳】

Viewpoint: Pavlovian Materials-Functional Biomimetics Inspired by Classical Conditioning

著者 (4件)： Zhang Hang (Department of Applied Physics, Aalto University, P.O. Box 15100, FI 02150, Espoo, Finland) ,  Zeng Hao (Smart Photonic Materials, Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University, P.O. Box 541, FI-33101, Tampere, Finland) ,  Priimagi Arri (Smart Photonic Materials, Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University, P.O. Box 541, FI-33101, Tampere, Finland) ,  Ikkala Olli (Department of Applied Physics, Aalto University, P.O. Box 15100, FI 02150, Espoo, Finland)
資料名： Advanced Materials  (Advanced Materials)
巻： 32  号： 20  ページ： e1906619  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0001A  ISSN： 0935-9648  CODEN： ADVMEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,(連想)学習の複雑な生物学的概念が,応答性人工材料を刺激できるかどうかを論じた。学習の最も基本的な形式の一つである古典的な条件付けは,合成材料におけるアルゴリズム的実現を促進し,新しい刺激に応答するように学習する刺激応答性材料を可能にし,それらが本来鈍感であることを論じた。「Pavlovian材料」と呼ばれる二つの合成モデルシステムについて述べ,その刺激応答性アルゴリズムは古典的条件付けに触発されたプログラム可能な連想学習を模倣する。この概念は,2つの刺激に加えて,非条件化と本来の中立刺激の2つの刺激に加えて,刺激誘発可能な記憶を最小に必要とする。重要なことに,概念は古典的な刺激応答性および形状記憶材料から概念的に異なり,関連すると,Pavlovian材料は新しい刺激(元の中性のもの)を用いて与えられた応答を得る。すなわち,システムは新しい状態に進化する。これにより,論理図により記述することができる。異なる刺激とメモリの組合せに対する一般化のための十分な部屋が予見され,より知的な機能を持つ将来の適応材料を開発する機会が期待されている。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  記憶装置 ,  応答特性 ,  *学習 ,  人工材料
準シソーラス用語： 連合学習 ,  古典的条件づけ ,  *生体模倣 ,  機能性 ,  刺激応答 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応 ,  連想学習 ,  生体模倣 ,  古典的コンディショニング ,  刺激応答性材料

分類 (5件)： 高分子固体のその他の性質  (CG02025L) ,  高分子固体の構造と形態学  (CG02022M) ,  高分子固体の物理的性質  (CG02024U) ,  医用素材  (GA05040H) ,  分析機器  (CC02020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視点 ,  古典的条件付け ,  機能性 ,  生体模倣