科学家提出新型类脑计算设备:“突触晶体管”可以模拟人类学习

突触晶体管”可以模拟人类学习"/>

科学家提出新型类脑计算设备:“突触晶体管”可以模拟人类学习

著名的心理学家巴甫洛夫用狗做了这样一个实验：每次给狗送食物以前打开红灯、响起铃声。这样经过一段时间以后，铃声一响或红灯一亮，狗就开始分泌唾液。

与著名的生理学家巴甫洛夫使狗将铃铛与食物联系起来的方法类似，近日，香港大学(the University of Hong Kong)和美国西北大学(Northwestern University)的研究人员成功地调节了狗的神经回路，使之将光和压力联系起来。

对于神经形态电路，研究人员通过用手指按压来激活电压。为了使电路与光和压力相关联，研究人员首先应用来自LED灯泡的脉冲光，然后立即施加压力。在这种情况下，压力就是食物，光就是钟声。设备对应的传感器检测到这两个输入。

研究人员已经开发出了一种类脑计算设备--“突触晶体管”。它能同时处理和存储数据来模拟大脑的可塑性该设备，并可以通过同时处理和存储信息的突触晶体管进行关联学习。

研究人员对电路进行了编程，以通过脉冲发光二极管(LED)灯泡，然后用手指按压来使光与压力相关联。

有机电化学材料使该设备能够构建存储器，并且在五个训练周期后，它将光与压力相关联，并且可以单独检测光的压力。

该设备的秘密在于其新颖的有机电化学“突触晶体管”，该晶体管可以像人的大脑一样同时处理和存储信息。研究人员证明，该晶体管可以模拟人类大脑中突触的短期和长期可塑性，建立在记忆的基础上，随着时间的推移而学习。

研究人员表示这种新型晶体管和电路具有类脑的能力，有可能克服传统计算的局限性，包括耗能硬件和无法并行执行多项任务的能力。该类脑装置还具有较高的容错性，即使部分部件出现故障，也可以继续平稳运行。

研究人员Jonathan Rivnay表示：“尽管现代计算机非常出色，但人脑在某些复杂的非结构化任务(例如模式识别，运动控制和多传感器集成)中可以轻松胜过计算机。这要归功于突触的可塑性，它是大脑计算能力的基本组成部分。这些突触使大脑能够以高度并行，容错和节能的方式工作。在我们的工作中，我们展示了一种有机的塑料晶体管，它可以模仿了生物突触的关键功能。”

常规计算的问题

常规的数字计算系统具有单独的处理和存储单元，这使得数据密集型任务消耗大量能量。受人脑中计算和存储过程相结合的启发，研究人员近年来寻求开发出更像人脑一样运行的计算机，其功能类似于神经元网络的设备阵列。

研究人员表示：“我们当前计算机系统的工作方式是将内存和逻辑在物理上分开。在执行计算过程中，并将该信息发送到存储单元。然后，每次检索该信息时，都必须重新调用它。如果我们能够将这两个单独的功能结合在一起，那么我们可以节省空间并节省能源成本。”

当前，记忆电阻器或“忆阻器”是最先进的技术，可以执行组合的处理和记忆功能，但忆阻器的开关成本高昂且生物相容性较差。由于这些缺点和不足，研究人员转向了突触晶体管，尤其是有机电化学突触晶体管，它具有低电压、连续可调存储器和高兼容性，适用于生物应用。

然而，挑战依旧存在。

研究人员表示：“即使是高性能的有机电化学突触晶体管也需要将写操作与读操作分离，因此，如果要保留内存，则必须将其与写过程断开连接，这会使集成电路或系统变得更加复杂。”

突触晶体管如何工作

为了克服这些挑战，联合团队在有机电化学晶体管中优化了一种导电塑料材料，该材料可以捕获离子。在大脑中，突触是一种结构，神经元可以使用称为神经递质的小分子，通过该结构将信号传输到另一个神经元。在突触晶体管中，离子的行为类似于神经递质，在末端之间发送信号以形成人工突触。通过保留来自捕获离子的存储数据，晶体管可以记住以前的活动，从而发展长期可塑性。

研究人员通过将单个突触晶体管连接到神经形态电路中以模拟联想学习，展示了该设备的突触行为。他们将压力和光传感器集成到电路中，并训练电路将两个不相关的物理输入(压力和光)彼此关联。

未来的应用

由于突触电路是由柔软的聚合物制成的，它可以很容易地被制作在柔软的薄片上，也很容易地被集成到柔软的、可穿戴的电子产品、智能机器人和可植入的设备中，这些设备可以直接与活体组织甚至大脑接触。

研究人员表示:“虽然我们的应用只是一个概念验证，但我们提出的电路可以进一步扩展，包括更多的感官输入，并与其他电子设备集成，实现现场低功耗计算。由于它与生物环境兼容，该设备可以直接与活体组织接触，这对下一代生物电子技术至关重要。”

参考

/

Mimicking associative learning using an ion-trapping non-volatile synaptic organic electrochemical transistor

作者：Tamara Bhandari

文章仅用于学术交流，不用于商业行为，

若有侵权及疑问，请后台留言，管理员即时删侵！

更多阅读

手把手教你EMD算法原理与Python实现

被称为“终极疆域”的脑科学，为什么越来越重要？

DEAP:使用生理信号进行情绪分析的数据库(一、背景介绍与刺激选择)

精彩长文！脑机接口概述专题一 | 从运动脑机接口到情绪脑机接口

美国脑机接口技术研究及应用进展

【思维导图】利用LSTM(长短期记忆网络)来处理脑电数据

DeepKey：科学家提出一种基于脑纹独特性的多模态生物识别系统可以防范身份欺骗

研究人员利用脑电ErrP信号实时控制机器人

华中科技大学研究团队揭示了基于EEG的脑机接口中的安全性问题

脑电波：Alpha, Beta, Theta, Delta

你的每一次在看，我都很在意！