一组美国电气工程师设计了一种工具，可以有效地模拟人类的思维突触——这可能是“神经形态计算”领域的一个突破。
研究人员表示，这种被称为神经形态记忆电阻器的元件首次被证明可以通过低功率器件在神经元之间保存信号——这在之前的研究中是一个重大挑战。
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一个复杂的概念
神经形态计算，根据英特尔人工智能是一个复杂的概念，它通过操作生物思维来帮助计算机系统和人工智能处理“自然世界中的不确定性、模糊性和矛盾性”。
英特尔指出:“神经形态研究的关键挑战是将人类从非结构化刺激中学习的灵活性和能力与人类大脑的能量效率相匹配。”
马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校的工程师们现在提出，“蛋白质纳米线”来自核废料旁边可以解决复制大脑发送信号的低功率范围的奥秘。
研究人员说，传统的电脑运行电压超过一伏特，而大脑在神经元之间传输信号的电压约为80毫伏——比这更低。
这个项目，已经张贴在自然通讯，展示了一种新型忆阻器的发明，这种忆阻器利用这种蛋白质纳米线来获得类似的“神经电压”。
在一份声明中，该研究的合著者姚军说说一个装置可以在与大脑相同的电压水平下工作，这是第一次。
姚说，人们可能甚至不敢相信有一个设备能像大脑中的生物同类一样节能。
“现在我们有了超低功耗计算能力的[真实]证据，”姚说。姚说，这个装置是一个概念上的突破。
一种非传统的装置，有很好的效果
这篇发表于4月20日的论文描述了记忆装置如何成为“模拟生物计算的有希望的候选者”。
该研究的第一作者田达·傅(Tianda Fu)说，微生物学家和合著者德里克·洛夫利(Derek Lovley)在马萨诸塞大学阿默斯特分校开发了微小的蛋白质线。
研究人员说，geoobacter中的蛋白质纳米线适合这种体验，因为它们是导电的。
傅教授表示，研究人员发现，通过记忆电阻器的金属威胁发送能量脉冲，可以创建类似于人类大脑学习的新连接。
“你可以调节电导率，或者纳米线记忆电阻突触的可塑性，这样它就可以模拟大脑启发计算的生物成分，”傅说。
研究人员表示，与传统计算机相比，这种设备具有不基于软件的学习能力。
据研究人员称，该设备旨在“充分探索忆阻器中蛋白质纳米线的生物、化学和电子[部分]”，以及如何将其应用于现实世界。
姚告诉《新闻周刊》他们从一种负责电化学还原的细菌那里“借用”了微小的电线。他补充说，他们成功地制造了一种有效的蛋白质型忆阻器。
研究人员现在可以使计算机像生物大脑一样节能。姚说，这项创新将打破传统观念，即电子产品需要在更高的功率下工作，随后将更广泛地研究在生物电压下工作的计算设备。
据Yao说，这项研究模糊了电子学和生物系统之间的界限。他说:“这可能会导致先进的脑机接口和假肢，人体可以与工程机器人/设备有更亲密的接口或交流。”
