合成突触变得更像真实的大脑

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仅依靠适度饮食的卡路里输入来喂养人类的大脑,就很容易胜过由全站能量输入提供动力的最先进的超级计算机。差异源于大脑过程的多种状态与数字处理器的两种二进制状态,以及无功耗地存储信息的能力-非易失性存储器。当今常规计算机的这些低效率,引起了人们对开发用于计算机的合成突触的极大兴趣,这些突触可模仿大脑的工作方式。现在,英国伦敦国王学院的研究人员在ACS Nano Letters中报告了比以往任何时候都更紧密地模仿大脑的一系列纳米棒设备。该设备可以在人工神经网络中找到应用。

模仿生物突触的努力围绕着具有不同抵抗状态(如记忆)的忆阻器类型进行。然而,与大脑不同,迄今为止报道的设备都需要反极性电压才能将它们重置为初始状态。伦敦国王学院的教授安纳托利·扎亚兹(Anatoly Zayats)解释说:“在大脑中,化学环境的变化会改变输出。” 伦敦国王学院的研究人员现在也能够在突触中证明这种大脑样的行为。

Zayats和他们的团队构建了一系列金纳米棒,其顶部是与金属接触的聚合物结(聚-L-组氨酸,PLH)。光或电压均可激发等离子体激元,即电子的集体振荡。等离子体激元将热电子释放到PLH中,逐渐改变了聚合物的化学性质,因此将其更改为具有不同级别的电导率或光发射率。聚合物如何变化取决于氧或氢围绕它。化学惰性的氮化学环境将保持状态,而无需任何能量输入,因此它充当非易失性存储器。

可以通过光学或电气方式设置和读取结点,或者通过一种方式设置并读取另一种方式,从而实现了多功能性。“光学控制的一个优势是您可以无线切换和读取设备,” Zayats说。对电子或光学操作的偏好取决于应用程序,但正如他指出的那样,已经进行了许多尝试来创建神经形态电路来计算大脑的行为,并且如果您引入光学开关或读出,则可以更快地进行计算。

在开发纳米级光源的实验过程中,研究人员偶然发现了聚合物结的整洁突触行为。他们建造了不同的隧道PLH结,并注意到光源在空气或氢气中不稳定。“有机会我读了一篇有关突触和思想的论文,那是我们的光源,”扎亚兹说。“这完全是偶然的。”

Zayats及其同事报告说,突触纳米棒阵列的密度非常接近大脑的突触密度,仅差了千分之一左右。下一个挑战将是找到一种方法来切换单个纳米棒而不是整个阵列,这将使它们更接近于模仿大脑。



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