從人類大腦運(yùn)轉(zhuǎn)中取得靈感來進(jìn)行電子產(chǎn)品的研制，是全球工程師們都重視的領(lǐng)域。此次，研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)理論剖析，運(yùn)用離子作為神經(jīng)細(xì)胞帶著信息來開發(fā)人工神經(jīng)元。這一裝置用石墨烯制成納米狹縫，狹縫內(nèi)由單層水來傳輸離子，具有與神經(jīng)元相同的傳輸能力。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期的《科學(xué)》雜志上。
可以說，沒有什么人工設(shè)備的效率高過人腦——人腦能執(zhí)行許許多多雜亂的使命，每天消耗的能量卻僅相當(dāng)于兩個(gè)香蕉。它的高效率取決于它的基本單元——神經(jīng)元。神經(jīng)元有一個(gè)帶納米孔的膜，稱為離子通道，依據(jù)接收到的影響打開和關(guān)閉，由此發(fā)生的離子流會(huì)發(fā)生電流，負(fù)責(zé)發(fā)射動(dòng)作電位（可振奮細(xì)胞遭到影響時(shí)，在靜息電位的基礎(chǔ)上發(fā)生的電位變化進(jìn)程），這是允許神經(jīng)元彼此交流的信號(hào)。
當(dāng)然，人工智能（AI）也可以完結(jié)以上所有這些使命，但代價(jià)是能耗——AI的能耗是人腦的數(shù)萬倍。
有鑒于此，來自法國科學(xué)研究中心與巴黎高級(jí)師范學(xué)院等組織的科學(xué)家，此次將整個(gè)研究的挑戰(zhàn)放在規(guī)劃一種與人腦相同節(jié)能的電子體系。例如，通過運(yùn)用離子而不是電子來帶著信息。科學(xué)家們認(rèn)為，納米流體學(xué)（研究流體在小于100納米寬的通道中的行為方法）提供了許多觀念。
在新試驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)人工神經(jīng)元原型，其由含有單層水分子的極薄石墨烯狹縫構(gòu)成。研究人員證明，在電場的作用下，來自這層水的離子可聚集成細(xì)長的簇，并發(fā)生一種被稱為憶阻器效應(yīng)的特性：這些簇能保留曩昔接收到的一些影響，且為了與大腦比較，石墨烯狹縫再現(xiàn)了離子通道、簇和離子流。運(yùn)用理論和數(shù)字工具，研究人員展現(xiàn)了如何拼裝這些集群以模仿動(dòng)作電位發(fā)射的物理機(jī)制，從而模仿信息的傳輸。
研究人員表明，他們現(xiàn)在的目標(biāo)，是通過試驗(yàn)去證明此類體系可以實(shí)現(xiàn)簡略的學(xué)習(xí)算法，在此基礎(chǔ)上，這一算法就能為未來的電子回憶鋪平道路。
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可以說，沒有什么人工設(shè)備的效率高過人腦——人腦能執(zhí)行許許多多雜亂的使命，每天消耗的能量卻僅相當(dāng)于兩個(gè)香蕉。它的高效率取決于它的基本單元——神經(jīng)元。神經(jīng)元有一個(gè)帶納米孔的膜，稱為離子通道，依據(jù)接收到的影響打開和關(guān)閉，由此發(fā)生的離子流會(huì)發(fā)生電流，負(fù)責(zé)發(fā)射動(dòng)作電位（可振奮細(xì)胞遭到影響時(shí)，在靜息電位的基礎(chǔ)上發(fā)生的電位變化進(jìn)程），這是允許神經(jīng)元彼此交流的信號(hào)。
當(dāng)然，人工智能（AI）也可以完結(jié)以上所有這些使命，但代價(jià)是能耗——AI的能耗是人腦的數(shù)萬倍。
有鑒于此，來自法國科學(xué)研究中心與巴黎高級(jí)師范學(xué)院等組織的科學(xué)家，此次將整個(gè)研究的挑戰(zhàn)放在規(guī)劃一種與人腦相同節(jié)能的電子體系。例如，通過運(yùn)用離子而不是電子來帶著信息。科學(xué)家們認(rèn)為，納米流體學(xué)（研究流體在小于100納米寬的通道中的行為方法）提供了許多觀念。
在新試驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)人工神經(jīng)元原型，其由含有單層水分子的極薄石墨烯狹縫構(gòu)成。研究人員證明，在電場的作用下，來自這層水的離子可聚集成細(xì)長的簇，并發(fā)生一種被稱為憶阻器效應(yīng)的特性：這些簇能保留曩昔接收到的一些影響，且為了與大腦比較，石墨烯狹縫再現(xiàn)了離子通道、簇和離子流。運(yùn)用理論和數(shù)字工具，研究人員展現(xiàn)了如何拼裝這些集群以模仿動(dòng)作電位發(fā)射的物理機(jī)制，從而模仿信息的傳輸。
研究人員表明，他們現(xiàn)在的目標(biāo)，是通過試驗(yàn)去證明此類體系可以實(shí)現(xiàn)簡略的學(xué)習(xí)算法，在此基礎(chǔ)上，這一算法就能為未來的電子回憶鋪平道路。
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來源：科技日報(bào)
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