基于波动的新兴功能有望为新的存储设备技术开辟道路

由NIMS领导的国际联合研究团队成功构建了由多条金属纳米线组成的神经网络。利用这个网络，该团队可以产生与人类独特的高级大脑功能相关的电特征，如记忆、学习、遗忘、变得警觉和恢复平静。然后，研究团队阐明了诱发这些电特性的机制。

近年来，人工智能技术发展迅速，并开始以各种方式影响我们的生活。尽管AI处理信息的方式与人脑相似，但人脑的运行机制仍不清楚。已经详细研究了基本的大脑组件，如神经元及其连接(突触)。然而，许多关于整个大脑的问题需要回答。例如，我们仍然没有完全理解大脑是如何执行记忆、学习和遗忘等功能的，以及大脑是如何变得警觉和冷静的。另外，在实验研究中，活体大脑很难操作。由于这些原因，大脑仍然是一个“神秘的器官”。

联合研究团队最近通过整合大量涂有厚度约为1纳米的聚合物(PVP)绝缘层的银(Ag)纳米线，构建了一个复杂的类脑网络。两条纳米线之间的连接形成一个可变电阻元件(即突触元件)，其行为类似于神经元突触。含有大量复杂相互作用突触元件的纳米线网络形成了“神经形态网络”。当电压施加到神经形态网络时，它似乎在“尝试”寻找最佳电流路径(即最有效的电流路径)。研究团队测量了电流在网络中流动时电流路径形成、保持和去激活的过程，发现这些过程总是随着它们的进展而波动，类似于人脑的记忆、学习和遗忘过程。观察到的时间波动类似于大脑变得警觉或恢复平静的过程。研究发现，神经形态网络模拟的类脑功能是由网络中的大量突触元件共同作用优化电流传输引起的，换言之，是自组织和新兴动态过程的结果。

研究小组目前正在使用神经网络材料开发类似大脑的存储设备。该团队打算将存储设备设计成以与当前计算机完全不同的原理运行。例如，尽管当前的计算机被设计成花费绝对必要的时间和功率来追求绝对最优的解决方案，即使生成的解决方案可能不是绝对最优的，新的存储设备旨在在一定的限度内快速做出决定。研究团队也希望这项研究能够促进对大脑信息处理机制的理解。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！