使计算机芯片更像脑细胞

人脑是一台令人惊叹的计算机器。它重量仅约三磅，但处理信息的速度比最快的超级计算机快一千倍，存储信息量比功能强大的笔记本电脑多一千倍，而完成这一切所消耗的能量却不超过 20 瓦的灯泡。

研究人员正试图使用柔软的柔性有机材料来复制这种成功，这些材料可以像生物神经元一样运作，甚至在未来可能能够与它们互连。最终，柔软的“神经形态”计算机芯片可以直接植入大脑，使人们仅通过思考就能控制人造手臂或计算机显示器。

与真正的神经元类似——但与传统的计算机芯片不同——这些新设备可以发送和接收化学和电信号。“您的大脑通过化学物质，通过神经递质（如多巴胺和血清素）工作。我们的材料能够与它们进行电化学相互作用，”斯坦福大学材料科学家阿尔贝托·萨莱奥说，他 撰写了关于有机神经形态设备潜力的文章，发表在 2021 年的 《材料研究年度评论》上。

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萨莱奥和其他研究人员已经使用这些柔软的有机材料创建了电子设备，这些设备可以像晶体管（放大和切换电信号）和存储单元（存储信息）以及其他基本电子组件一样工作。

这项工作源于人们对模仿人类神经连接或突触工作方式的神经形态计算机电路日益增长的兴趣。这些电路，无论是用硅、金属还是有机材料制成，其工作方式都更像人脑中的神经元网络，而不是数字计算机中的电路。

传统的数字计算机一次执行一个步骤，它们的架构在计算和内存之间创建了根本性的划分。这种划分意味着必须在计算机处理器上的位置之间来回传递 1 和 0，从而造成速度和能量使用的 瓶颈。

大脑的工作方式不同。一个神经元接收来自许多其他神经元的信号，所有这些信号加在一起会影响接收神经元的电状态。实际上，每个神经元都充当计算设备（整合它接收到的所有信号的值）和存储设备：以无限可变的模拟值而不是数字计算机的零或一存储所有这些组合信号的值。

研究人员已经开发了许多不同的“忆阻”设备来模仿这种能力。当您通过它们运行电流时，您会改变电阻。与生物神经元一样，这些设备通过累加它们所暴露的所有电流的值来进行计算。它们通过电阻所呈现的最终值来记忆。

例如，一个简单的有机忆阻器可能具有两层导电材料。当施加电压时，电流会将带正电的离子从一层驱动到另一层，从而改变第二层下次暴露于电流时导电的容易程度。（见图。）亚利桑那州立大学坦佩分校的计算机工程师 马修·马里内拉说：“这是一种让物理学进行计算的方式”，他研究神经形态计算。

该技术还使计算机摆脱了严格的二进制值。“当您拥有经典的计算机内存时，它要么是零，要么是一。我们制造的内存可以是零到一之间的任何值。因此，您可以以模拟方式对其进行调整，”萨莱奥说。

目前，大多数忆阻器和相关设备并非基于有机材料，而是使用标准的硅芯片技术。有些甚至在商业上用作加速人工智能程序的一种方式。但萨莱奥说，有机组件有可能更快地完成这项工作，同时使用更少的能量。更好的是，它们可以设计成与您自己的大脑集成。这些材料柔软且具有柔性，并且还具有电化学特性，使其能够与生物神经元相互作用。

例如，现在在德国亚琛工业大学的电气工程师弗朗西斯卡·桑托罗正在开发一种 从真实细胞获取输入并从中“学习”的聚合物设备。在她的设备中，细胞与人工神经元之间被一个小空间隔开，类似于将真实神经元彼此隔开的突触。当细胞产生神经信号化学物质多巴胺时，多巴胺会改变设备人工部分的电状态。细胞产生的多巴胺越多，人工神经元的电状态变化就越大，正如您在两个生物神经元中可能看到的那样。（见图。）“我们的最终目标是真正设计看起来像神经元并且像神经元一样运作的电子设备，”桑托罗说。

这种方法可以为使用大脑活动驱动 假肢 或 计算机显示器提供更好的方法。今天的系统使用标准电子设备，包括只能拾取广泛的电活动模式的电极。而且设备笨重，需要外部计算机才能运行。

柔性神经形态电路可以在至少两个方面改进这一点。它们将能够以更精细的方式转换神经信号，响应来自单个神经元的信号。萨莱奥说，这些设备也可能能够处理一些必要的计算本身，这可以节省能源并提高处理速度。

萨莱奥和桑托罗说，这种低级、分散式的系统——小型神经形态计算机在本地传感器接收信息时对其进行处理——是神经形态计算的一个有希望的途径。“它们如此出色地再现了神经元的电操作，这一事实使它们非常适合与神经元组织进行物理和电气耦合，”桑托罗说，“并最终与大脑耦合。”

本文最初发表在 Knowable Magazine 上，Knowable Magazine 是 Annual Reviews 的一项独立新闻事业。注册新闻通讯。