带有电化学突触晶体管的新型类脑计算设备可模拟人类学习

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这项研究将于2021年4月30日发表在《自然通讯》杂志上。该设备的秘密在于其新颖的有机电化学 "突触晶体管"，它就像人脑一样同时处理和存储信息。研究人员证明，该晶体管可以模仿人脑中突触的短期和长期可塑性，在记忆的基础上不断学习。

凭借其类似大脑的能力，这种新型晶体管和电路有可能克服传统计算的局限性，包括其耗能的硬件和同时执行多个任务的有限能力。这种类似大脑的设备还具有更高的容错性，即使在某些部件发生故障时也能继续顺利运行。

尽管现代计算机很出色，但在一些复杂和非结构化的任务中，人脑可以轻易地胜过它，例如模式识别、运动控制和多感官整合。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。在研究人员工作中，他们展示了一种模仿生物突触关键功能的有机、塑料晶体管。

传统的数字计算系统有独立的处理和存储单元，导致数据密集型任务消耗大量能源。受人脑中计算和存储过程的启发，近年来，研究人员试图开发出更像人脑的计算机，其设备阵列的功能就像神经元网络。

目前的计算机系统的工作方式是，内存和逻辑在物理上是分开的，进行计算并将该信息发送到一个存储单元。然后，每次你想检索该信息时，你都必须召回它。如果我们能把这两个独立的功能结合在一起，我们就能节省空间和节省能源成本。

目前，记忆电阻或 "记忆体"是最完善的技术，可以进行组合处理和记忆功能，但记忆体存在着能源成本高的开关和较少的生物相容性。这些缺点导致研究人员转向突触晶体管，特别是有机电化学突触晶体管，它以低电压运行，可连续调整记忆，对生物应用的兼容性高。然而，挑战仍然存在。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解耦，因此，如果你想保留记忆，你必须将其与写入过程断开，这可能会使集成到电路或系统中更加复杂。

为了克服这些挑战，西北大学和香港大学的团队在有机电化学晶体管内优化了一种导电的塑料材料，可以捕获离子。在大脑中，突触是一种结构，一个神经元可以通过它向另一个神经元传递信号，使用的是称为神经递质的小分子。在突触晶体管中，离子的行为类似于神经递质，在终端之间发送信号，形成一个人工突触。通过保留被困离子的存储数据，晶体管记住了以前的活动，发展了长期可塑性。

研究人员通过将单个突触晶体管连接到一个神经形态电路中来模拟联想学习，展示了他们设备的突触行为。他们将压力和光线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（压力和光线）相互关联。

也许联想学习最著名的例子是巴甫洛夫的狗，它在遇到食物时自然会流口水。在使狗将铃声与食物联系起来后，狗在听到铃声时也开始流口水。对于神经形态电路，研究人员通过用手指按压来激活一个电压。为了使电路将光与压力联系起来，研究人员首先从一个LED灯泡中施加脉冲光，然后立即施加压力。在这种情况下，压力就是食物，光就是铃声。该设备的相应传感器检测到这两个输入。

经过一个训练周期，电路在光和压力之间建立了初步联系。经过五个训练周期后，电路明显地将光与压力联系起来。光，单独，能够触发一个信号，或 "无条件反应"。由于突触电路是由软性聚合物制成的，就像塑料一样，它可以很容易地在柔性片上制造，并容易集成到软性可穿戴电子设备、智能机器人和可植入设备中，直接与活体组织甚至大脑对接。