朝着类似大脑的计算 新的忆阻器更好地模仿突触

密歇根大学开发的一种新型电子设备可以直接模拟突触的行为，这是两个神经元之间的联系。

第一次，神经元共享或竞争资源的方式可以在硬件中探索，而无需复杂的电路。

“神经科学家认为，突触之间的竞争和合作行为非常重要。我们新的忆阻设备使我们能够在固态系统中实现这些行为的忠实模型，”电子和计算机工程和高级UM教授Wei Lu说。自然材料研究的作者。

忆阻器是具有存储器的电阻器 - 先进的电子设备，可根据施加电压的历史来调节电流。它们可以同时存储和处理数据，这使得它们比传统系统更有效。它们可以启用新平台，并行处理大量信号，并能够进行高级机器学习。

忆阻器是突触的良好模型。它模仿信号通过它们时神经元之间的连接增强或减弱的方式。但是，电导的变化通常来自忆阻器内导电材料通道形状的变化。这些通道 - 以及忆阻器的导电能力 - 在之前的设备中无法精确控制。

现在，UM团队制造了一个忆阻器，他们更好地掌握了导电通路。他们用半导体二硫化钼开发出一种新材料 - 一种“二维”材料，只需几个原子即可剥离成层厚。Lu的团队将锂离子注入到二硫化钼层之间的空隙中。

他们发现，如果存在足够的锂离子，硫化钼会转变其晶格结构，使电子像金属一样容易穿过薄膜。但是在锂离子太少的区域，硫化钼恢复其原始晶格结构并变成半导体，并且电信号难以通过。

通过用电场滑动，锂离子易于在层内重新排列。这会一点一点地改变导电区域的大小，从而控制设备的电导。

“因为我们改变了电影的'体积'属性，电导变化更加渐进，更加可控，”卢说。

除了使设备表现更好外，分层结构使Lu的团队能够通过共享的锂离子将多个忆阻器连接在一起 - 创造了一种也可以在大脑中找到的连接。单个神经元的树突或其信号接收端可能有几个突触将其连接到其他神经元的信号臂。Lu将锂离子的可用性与能够使突触生长的蛋白质的可用性进行比较。

如果一个突触的生长释放这些蛋白质，称为可塑性相关蛋白质，附近的其他突触也可以生长 - 这就是合作。神经科学家认为，突触之间的合作有助于迅速形成持续数十年的生动记忆并创造联想记忆，例如让人想起祖母家的气味。如果蛋白质稀缺，一个突触将以另一个突然消耗为代价 - 这种竞争削弱了我们的大脑连接，并防止它们被信号爆炸。

Lu的团队能够使用他们的忆阻器设备直接显示这些现象。在竞争情形中，锂离子从装置的一侧排出。具有锂离子的一侧增加其电导，模拟生长，并且具有少量锂的装置的电导被阻碍。

在合作方案中，他们制造了一个忆阻器网络，其中有四个可以交换锂离子的设备，然后将一些锂离子从一个设备中吸走到其他设备。在这种情况下，不仅锂供体可以增加其电导 - 其他三种器件也可以，尽管它们的信号不那么强。

Lu的团队目前正在构建像这样的忆阻器网络，以探索它们模仿大脑电路的神经形态计算的潜力。

该研究部分得到了国家科学基金会的支持。这是与UM机械工程教授Xiaogan Liang合作完成的。

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