研究人员表示，一种受大脑启发的计算组件提供了迄今为止对人脑神经元之间连接最忠实的模拟。
该研究称，这种所谓的忆阻器，其电阻取决于过去通过它的电荷量，它模拟了钙离子在人脑中两个神经元之间的连接处（即突触）的行为方式。研究人员表示，这种新设备可能在受大脑启发的（或神经形态的）计算机领域取得重大进展，这种计算机在感知和学习任务方面可能比传统计算机更好，而且能效更高。
马萨诸塞大学阿默斯特分校电气与计算机工程教授、研究负责人约书亚·杨说：“过去，人们使用晶体管和电容器等设备来模拟突触动力学，这可以奏效，但这些设备与真实的生物系统几乎没有相似之处。因此，这样做效率不高，会导致更大的设备面积、更大的能耗和更低的保真度。”[关于大脑你不知道的10件事]
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之前的研究表明，人脑约有1000亿个神经元和大约1千万亿（1百万个10亿）个突触。科学家们表示，受大脑启发的计算机的理想设计应是模拟大脑的巨大计算能力和效率。
他对《生命科学》说：“借助我们设备提供的突触动力学，我们可以以更自然、更直接和更高保真度的方式模拟突触。您不仅仅是模拟一种类型的突触功能，还模拟其他重要特征，实际上是将多种突触功能结合在一起。”
模拟人脑
在生物系统中，当神经冲动到达突触时，它会导致通道打开，使钙离子涌入突触。这会触发被称为神经递质的大脑化学物质的释放，这些物质穿过两个神经细胞之间的间隙，将冲动传递给下一个神经元。
该研究中描述的新型“扩散忆阻器”由嵌入在两个电极之间的氮氧化硅薄膜中的银纳米颗粒簇组成。
该薄膜是绝缘体，但当施加电压脉冲时，加热和电力的结合会导致簇分解。纳米颗粒在薄膜中扩散，并最终形成导电细丝，将电流从一个电极传输到另一个电极。一旦电压消除，温度就会下降，纳米颗粒会重新聚集成簇。
研究人员表示，由于这个过程与钙离子在生物突触中的行为方式非常相似，因此该设备可以模拟神经元中的短期可塑性。高频率的低压脉冲串会逐渐增加设备的电导率，直到电流可以通过，但如果脉冲继续，这种电导率最终会下降。[超智能机器：7种机器人未来]
研究人员还将他们的扩散忆阻器与所谓的漂移忆阻器结合在一起，后者依赖于电场而不是扩散，并且针对内存应用进行了优化。这使科学家能够展示一种称为尖峰时间依赖性可塑性 (STDP) 的长期可塑性形式，该形式根据脉冲的时间调整神经元之间的连接强度。
之前的研究已经单独使用漂移忆阻器来近似钙动力学。但是，这些忆阻器基于与生物突触中物理过程非常不同的物理过程，这限制了它们的保真度和可能的突触功能种类，杨说。
杨说：“扩散忆阻器正在帮助漂移型忆阻器表现得类似于真实的突触。将两者结合在一起，使我们能够自然地展示 STDP，这是一种非常重要的长期可塑性学习规则。”
准确再现突触可塑性对于创建可以像大脑一样运行的计算机至关重要。杨说，这是理想的，因为大脑比传统电子设备更紧凑、更节能，并且在模式识别和学习等方面也更出色。“人脑仍然是有史以来最高效的计算机，”他补充道。
如何构建它
杨说，他的团队使用与计算机内存公司正在开发的工艺类似的制造工艺来扩大忆阻器的生产。并非所有这些工艺都可以使用银作为材料，但该团队未发表的研究表明，可以使用铜纳米颗粒代替，杨说。
杨说，假设该设备甚至可以做得比人突触更小，因为该设备的关键部分仅测量4纳米宽。（相比之下，平均一根人头发的宽度约为100,000纳米。）杨补充说，这可以使该设备在构建受大脑启发的计算机方面比传统电子设备更高效。传统电子设备需要大约 10 个晶体管来模拟一个突触。
德国于利希研究中心彼得·格伦贝格研究所的神经形态计算专家伊利亚·瓦洛夫表示，这项研究就其能够实现的多种功能而言，是迄今为止最完整的人工突触演示。
他说，这种方法绝对是可扩展的，单个单元系统肯定能够达到生物突触的规模。但他补充说，在多单元系统中，由于使更大的系统工作所涉及的实际考虑，这些设备可能需要更大。
该研究结果于今天（9 月 26 日）在线发表在《自然材料》杂志上。
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