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：每次给狗送食物之前，他都会打开红灯，响起铃声。一段时间后，铃声或红灯一亮，狗就开始分泌唾液。

与著名生理学家巴甫洛夫将铃铛与食物联系起来的方法相似，香港大学(the University of Hong Kong)西北大学和美国(Northwestern University)研究人员成功地调整了狗的神经回路，将光与压力联系起来。

对于神经电路，研究人员用手指按压来激活电压。为了使电路与光和压力相关联，研究人员首先从LED灯泡的脉冲光，然后立即施加压力。在这种情况下，压力是食物，光是钟。这两个输入被设备对应的传感器检测到。

研究人员开发了一种脑计算设备——突触晶体管。它可以同时处理和存储数据来模拟大脑的可塑性，并通过同时处理和存储信息的突触晶体管进行相关学习。

研究人员通过脉冲发光二极管编程电路(LED)灯泡，然后用手指按压，使光与压力相关。

有机电化学材料使该设备能够构建存储器，并在五个训练周期后，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，可以像人脑一样处理和存储信息。研究人员证明，晶体管可以模拟人脑中突触的短期和长期可塑性，并根据记忆学习。

研究人员表示，这种新型晶体管和电路具有类似大脑的能力，可能克服传统计算的局限性，包括能耗硬件和不能并行执行多项任务的能力。这种大脑设备也具有很高的容错性，即使部分部件出现故障，也能继续平稳运行。

研究人员Jonathan Rivnay虽然现代计算机非常优秀，但人脑在一些复杂的非结构化任务（如模式识别、运动控制和多传感器集成）中比计算机更容易。由于突触的可塑性，它是大脑计算能力的基本组成部分。这些突触使大脑以高度平行、容错和节能的方式工作。在我们的工作中，我们展示了一种模仿生物突触的关键功能的有机塑料晶体管。”

常规计算问题

传统的数字计算系统有一个单独的处理和存储单元，这使得数据密集任务消耗了大量的能量。受人脑计算和存储过程相结合的启发，研究人员近年来寻求开发一种类似于神经元网络的设备阵列的计算机。

研究人员说：我们目前计算机系统的工作模式是将内存和逻辑与物理分执行计算过程中，并将信息发送到存储单元。然后，每次检索信息时，都必须重新调用。如果我们能将这两个单独的功能结合起来，我们就能节省空间和能源成本。

目前，记忆电阻或记忆电阻是最先进的技术，可以实现组合处理和记忆功能，但记忆电阻的开关成本高，生物相容性差。由于这些缺点和不足，研究人员转向突触晶体管，特别是有机电化学突触晶体管，具有低压、连续可调存储器和高兼容性，适用于生物应用。

然而，挑战仍然存在。

研究人员说：即使是高性能的有机电化学突触晶体管也需要将写作操作与读取操作分开。因此，如果要保留内存，则必须与写作过程断开连接，这将使集成电路或系统更加复杂。

如何工作突触晶体管？

联合团队在有机电化学晶体管中优化了一种能捕获离子的导电塑料材料，以克服这些挑战。突触是大脑中的一种结构，神经元可以使用称为神经递质的小分子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形成人工突触。晶体管通过保留捕获离子的存储数据，可以记住以前的活动，从而发展长期的可塑性。

研究人员通过将单个突触晶体管连接到神经形态电路进行模拟联想学习，展示了设备的突触行为。它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）相互连接。

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。

研究人员说：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，以实现现场低功耗计算。由于它与生物环境兼容，该设备可以直接接触到活组织，这对下一代生物电子技术至关重要。

参考

https://news.northwestern.edu/

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，

如有侵权及疑问，请在后台留言，管理员立即删除侵权！

更多阅读

手把手教你EMD算法原理与Python实现

为什么脑科学越来越重要，被称为终极领域？

DEAP:使用生理信号进行情绪分析的数据库(1、背景介绍和刺激选择)

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

思维导图使用LSTM处理脑电数据

DeepKey：基于脑纹独特性的多模态生物识别系统可以防止身份欺骗

研究人员利用脑电ErrP实时控制机器人的信号

华中科技大学研究团队基于EEG脑机接口的安全问题

脑电波：Alpha, Beta, Theta, Delta

每次看到你，我都很在意！