)人工智能学家
原文链接：https://www.livescience.com/56266-artificial-synapses-brain-inspired-computers.html
研究员说，一种启发自大脑的计算组件提供了人类大脑中神经元间连接的最可靠的仿真。
研究表明，所谓的忆阻器是一种电器元件，它的电阻取决于过去有多少电荷通过，这是模拟人类大脑的神经元连接处钙离子的行为。这个连接被称为一个突触。研究人员说，新的设备可能会导致大脑启发或神经计算机有显著进展，神经计算机与传统计算机相比能更好地感知和学习任务，同时也更加节能。
Joshua Yang是马萨诸塞大学安姆斯特分校电气和计算机工程教授，也是该研究的负责人，他说，“在过去，人们使用晶体管和电容器一类的设备来模拟突触动力学，虽然也能成功模拟，但它们与真正的生物系统几乎没有相似之处。所以这样做并不高效，因为它使用了更大的设备，耗费了更高的能量，但保真度却更小。”
先前的研究已经表明，人类大脑有大约1000亿个神经元和1000万亿的突触。科学家们表示，大脑启发计算机用来来模仿大脑强大的计算能力和效率。
“通过我们设备提供的突触动力学，我们能用更加自然、直接和逼真的方式来模拟突触。”他告诉《生活科学》杂志，“不只是模拟一种类型的突触功能，也要模仿其他重要的功能，实际上结合了多个突触的功能。”
模仿人脑
在生物系统中，当神经冲动到达一个突触时，通道会打开，然后钙离子进入突触。这触发了被称为神经递质的脑化学物质的释放，这些神经递质穿过两个神经细胞之间的间隙，传递到下一个神经元的脉冲。
研究中提到的新“扩散忆阻器”由银纳米颗粒团簇嵌入到两个电极间的氮氧化硅膜组成。
这个膜是绝缘体，但施加电压脉冲后，加热和电的组合力量导致集群被打破。纳米粒子通过薄膜扩散，并最终形成一个导电丝，将电流从一个电极导到另一个电极。一旦电压下降，温度下降，粒子又会重新聚集在集群中。
研究人员说，由于这一过程与钙离子在生物突触中的表现非常相似，因此该装置可以模拟神经元的短期可塑性。一连串高频率的低电压脉冲会逐渐增加设备的导电性，直到一个电流可以通过，但如果脉冲继续下去，这种导电性最终会下降。
研究人员还将他们的扩散忆阻器和所谓的漂移忆阻器结合起来，这种漂移忆阻器依赖于电场而不是扩散，并能优化内存的应用程序。这使得科学家能展示出一种称为穗时序依赖型可塑性（STDP）的长期可塑性，它可以基于脉冲时间来调整神经元之间的连接强度。
Yang表示，以前的研究用漂移忆阻器模仿钙动力学，但这种忆阻器基于物理过程，与生物突触非常不同，因此缺乏真实度，可能无法完全表现出突触的功能变化。
“扩散忆阻器使得漂移忆阻器的行为更像一个真正的突触，”Yang说，“两者结合使我们获得一个自然的STDP示范，这是一个非常重要的长期可塑性学习规则。”
准确地再现突触可塑性对于创造仿人脑计算机来说是必不可少的。Yang说，这是可取的，因为大脑比传统的电子产品更小巧和节能，也能更好的进行模式识别和机器学习。他补充到，“人类大脑仍然是有史以来最高效的计算机。”
如何建立它
Yang说，他的团队使用的制作过程类似于那些由计算机存储公司开发忆阻器的过程。不是所有过程都可以使用银这种材料，但研究小组未发表的研究表明，铜纳米粒子作为替代材料。
Yang说，理论上该装置可以比人类突触更小，因为设备的关键部分只有4纳米宽。（用于比较，人类头发的平均直径大约是100000纳米）Yang补充说，因此该设备能比传统电子产品更有效地用于建立仿大脑计算机。传统的电子设备需要大约10个晶体管来模拟一个突触。
Ilia Valov是德国 Jülich研究中心Peter Grunberg研究所的资深科学家，也是神经形态计算的专家，他表示该研究是迄今为止在人工突触的功能可变化方面最完整的范例。
他说，该方法肯定是可扩展的，单一机组系统一定能让设备规模降到生物突触等级。但他补充到，在复合系统中，设备体型可能要加大，因为实际参与的工作量会加大。
这项研究发现于今天（9月26号）发表在《自然材料》上。
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