能源部橡樹嶺國家實驗室，田納西大學(xué)和得克薩斯州A&M大學(xué)的研究人員展示了受生物啟發(fā)的設(shè)備，這些設(shè)備可以加速通往神經(jīng)形態(tài)或類似大腦的計算之路。發(fā)表在《自然通訊》上的結(jié)果報告了基于脂質(zhì)的“記憶電容器”的第一個例子，這是一種帶有記憶的電荷存儲組件，其處理信息的方式與突觸在大腦中的處理方式相似。他們的發(fā)現(xiàn)可能支持以生物學(xué)為模型的計算網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，從而為機器學(xué)習(xí)提供一種感官方法。

最近的約瑟夫·納耶姆(Joseph Najem)表示：“我們的目標是開發(fā)具有類似生物突觸和神經(jīng)元功能的材料和計算元件，并具有廣泛的互連性和靈活性，以使自治系統(tǒng)的運行方式不同于當(dāng)前的計算設(shè)備，并提供新的功能和學(xué)習(xí)能力。”美國俄勒岡州立大學(xué)納米相材料科學(xué)中心博士后研究員，美國能源部科學(xué)用戶設(shè)施辦公室，賓夕法尼亞州立大學(xué)機械工程系現(xiàn)任助理教授。

這種新穎的方法使用柔軟的材料來模仿生物膜，并模擬神經(jīng)細胞相互交流的方式。

該團隊設(shè)計了一種人造細胞膜，該膜形成在油中兩個脂質(zhì)包裹的水滴的界面處，以探索這種材料的動態(tài)，電生理特性。在施加電壓時，電荷作為存儲的能量在膜的兩側(cè)累積，類似于電容器在傳統(tǒng)電路中的工作方式。

但是，與常規(guī)電容器不同，記憶電容器可以“記住”先前施加的電壓，并且從字面上看可以改變信息的處理方式。合成膜根據(jù)電活性改變表面積和厚度。這些變形膜可以被調(diào)諧為針對特定生物物理和生化信號的自適應(yīng)濾波器。

“這種新穎的功能為仿照自然界的非數(shù)字信號處理和機器學(xué)習(xí)開辟了道路，” ORNL的CNMS員工研究科學(xué)家Pat Collier說。

所有數(shù)字計算機的顯著特征是處理和內(nèi)存的分離。信息從硬盤驅(qū)動器和中央處理器之間來回傳遞，無論硬件多小或多快，都會在體系結(jié)構(gòu)中造成固有的瓶頸。

以神經(jīng)系統(tǒng)為模型的神經(jīng)形態(tài)計算所采用的架構(gòu)在本質(zhì)上是不同的，因為內(nèi)存和信號處理共同位于內(nèi)存元件(憶阻器，憶阻器和憶阻器)中。

這些“要素”構(gòu)成了模仿自然信息處理，學(xué)習(xí)和記憶的系統(tǒng)的突觸硬件。

科利爾說，采用內(nèi)存元件設(shè)計的系統(tǒng)在可擴展性和低功耗方面具有優(yōu)勢，但真正的目標是為人工智能開辟一條替代之路。

涉足生物學(xué)可以帶來新的計算可能性，尤其是在“邊緣計算”領(lǐng)域，例如可穿戴和嵌入式技術(shù)，這些技術(shù)未連接到云，而是根據(jù)感官輸入和過去的經(jīng)驗即時做出決策。

生物傳感已經(jīng)發(fā)展了數(shù)十億年，成為一種高度敏感的系統(tǒng)，其細胞膜中的受體能夠挑選出具有特定氣味或味道的單個分子。“這不是我們可以用數(shù)字方式匹配的東西，”科利爾說。

數(shù)字計算是圍繞數(shù)字信息構(gòu)建的，數(shù)字信息是通過電子電路進行的1和0的二進制語言編碼。它可以模擬人的大腦，但其固態(tài)組件無法像人腦那樣計算感覺數(shù)據(jù)。

“大腦計算通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的突觸推動的感覺信息，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過學(xué)習(xí)進行重新配置和塑造，” Collier說。“整合生物學(xué)-使用感知生物電化學(xué)信息的生物膜-是開發(fā)神經(jīng)形態(tài)計算功能的關(guān)鍵。”

盡管已經(jīng)證明了多種固態(tài)記憶蛋白，但該團隊的仿生元素為潛在的“尖峰”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了新的機會，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以自然方式計算自然數(shù)據(jù)。

尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在模擬神經(jīng)元電位尖峰的方式，如果信號足夠強，則通過突觸將其傳遞給鄰居，從而找出為提高效率而不斷修剪的學(xué)習(xí)途徑。

具有模擬數(shù)據(jù)處理功能的具有生物啟發(fā)性的版本是一個遙遠的目標。當(dāng)前的早期研究重點是開發(fā)生物電路的組件。

“我們從基礎(chǔ)開始，憶阻器可以通過電導(dǎo)權(quán)衡信息，以確定尖峰是否足夠強到可以通過連接神經(jīng)元的突觸網(wǎng)絡(luò)進行廣播的時間，” Collier說。“我們的電容器具有進一步的優(yōu)勢，因為它實際上可以將能量作為電荷存儲在膜中，從而使神經(jīng)元具有復(fù)雜的“整合和發(fā)射”活動，而這些活動是獲得能夠進行類似于大腦計算的密集網(wǎng)絡(luò)所需的。”

該團隊的下一步是探索新的生物材料并研究簡單的網(wǎng)絡(luò)，以實現(xiàn)具有memelements的更復(fù)雜的類似于大腦的功能。

該期刊文章發(fā)表為“仿生膜中的動態(tài)非線性記憶電容”。

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