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模仿人脑运转的银纳米线网络被UCLA研发出来啦
网友【硅谷故事】 2019-12-20 07:14:02 分享在【时代发展的印记】版块    2    8

据美国加州大学洛杉矶分校官网近日报道,该校科学家所在的国际科研团队,朝着创造“思维机器”的目标迈出了重要一步。

背景

时下,即便是最先进的超级计算机,在解决某些特定复杂问题时,也无法与人脑相匹敌。人脑具有庞大的神经元和突触组成的网络,处于全方位的互联状态。它的逻辑与记忆功能紧密关联,密度和多样性均是现代计算机的数十亿倍。它能以极低的能耗,并行处理和存储大量数据。

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因此,世界各国的科学家们都希望能从人脑中汲取灵感,模仿人脑的神经元与突触结构,研发新型类脑计算机。

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基于光线的类脑芯片示意图。(图片来源:Johannes Feldmann)

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通过忆阻器阵列模仿神经元和突触的工作方式(图片来源:功能材料自旋电子学研究小组,格罗宁根大学)

创新

近日,美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)的科学家詹姆斯·吉姆泽夫斯基(James Gimzewski)与亚当·斯蒂格(Adam Stieg)所在的国际科研团队,朝着创造“思维机器”的目标迈出了重要一步。

在日本国立材料科学研究所的研究人员领导下,该团队创造出一款实验设备,该设备表现出与人脑学习、记忆、遗忘、觉醒与睡眠类似的特征。相关论文发表在《科学报告(Scientific Reports)》期刊上,描述了一种处于不断变化状态的网络。

下图所示:一个类似该研究所用的设备(右)以及一幅电子显微镜图像展示像神经元一样的纳米线排列。

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(图片来源:Marc Roseboro/CNSI at UCLA)

UCLA 化学与生物化学系特聘教授、加利福尼亚纳米系统研究所成员吉姆泽夫斯基表示:“这是一个介于有序与混乱之间的系统,处于混乱的边缘。该设备以不断演变的方式模仿人脑。它可以给出不重复、不同种的行为模式。”

在通往物理与功能上类似大脑的计算机的道路上,这项研究迈出了早期的一步。这种类脑计算机将有望解决当代计算机所纠结的问题,并且比当今计算机所需的电力要少得多。

技术

研究人员所研究的设备是由一团银纳米线组成,平均直径只有360纳米。(一纳米等于十亿分之一米。)纳米线涂有约一纳米厚的绝缘聚合物。总体上,该设备本身的面积测量值约为10平方毫米,这个面积非常小,以至于25个这样的设备才能覆盖一枚十美分硬币。

这些纳米线能在硅晶圆上随机自组装,形成高度互联的结构,这些结构与形成大脑新皮质的结构高度相似。大脑新皮质是大脑中涉及较高级功能的部分,这些功能包括语言、认知与感知。

区分纳米线网络与传统电子电路的一个特质就是,流过网络的电流引起网络物理配置的改变。在这项研究中,电流引起银原子在聚合物涂层中迁徙,并且在两根纳米线交迭处形成连接。该系统拥有1千万个这样的连接,这些连接类似突触,而大脑细胞正是在突触处连接和交流的。

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生物神经网络中的神经元与突触(图片来源:Aleksandr Kurenkov 与 Shunsuke Fukami)

研究人员将两个电极连接到类似大脑的网状物中,以记录网络是如何形成的。他们观察到了“突现行为”,也就是说,网络表现出一种整体特征,这些行为不能归因于组成它的单独部分。这是使网络表现得像大脑并与传统计算机区分开来的另一项特质。

在电流流过网络之后,纳米线之间的连接在某些情况下维持多达一分钟,这就如同大脑中学习与记忆的流程。在其他时间,连接在充电完毕之后突然断开,模拟大脑的遗忘过程。

在其他实验中,研究团队发现,流入电流较少时,设备表现出的行为,对应于神经科学家使用功能性磁共振扫描所拍摄到的人在睡眠时的脑部图像。流入电流较多时,纳米线网络的行为就对应于清醒时的大脑。

价值

这篇论文是脑启发系统纳米线网络系列研究论文中最新的一篇,这一领域是吉姆泽夫斯基与 UCLA 研究科学家、加州纳米技术研究院副主任斯蒂格一起开拓的研究领域。

这篇论文的合著者斯蒂格表示:“我们的方案有助于产生高能效并可以处理复杂数据集的新型硬件,这些数据集挑战着现代计算机的极限。”

纳米网络的这种边界混沌的活动,看起来不仅像在大脑中发送信号,而且也像其他自然系统,例如气候模式。这就意味着,经过进一步开发,该设备的未来版本将帮助建模这样的复杂系统。

在其他实验中,吉姆泽夫斯基与斯蒂格已经利用一款银纳米线设备,成功地基于前些年的交通数据预测洛杉矶的交通模式。

由于它们与大脑的内在工作方式存在相似性,未来基于纳米线技术的设备也会表现出类似大脑自身处理的能量效率。人脑在差不多等于20瓦白炽灯泡所用的功率下运行。相比而言,开展工作密集型任务(从机器学习训练到直接互联网搜索)的计算机服务器消耗的功率相当于许多家庭的总和,产生大量的碳排防。

吉姆泽夫斯基表示:“在我们的研究中,我们有着比仅重新编程现有计算机更广阔的使命。我们的愿景是最终打造一个能够更接近人类处理任务方式的系统。”

关键字
突触、类脑计算、纳米线

参考资料
【1】Adrian Diaz-Alvarez et al. Emergent dynamics of neuromorphic nanowire networks, Scientific Reports (2019). DOI: 10.1038/s41598-019-51330-6
【2】http://newsroom.ucla.edu/releases/brain-like-behavior-in-nanoscale-device

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