监测神经元细胞的活动是神经科学和神经修复术(由神经活动驱动的生物医学工程设备)发展的基础。然而，一个持久的问题是该设备能够实时处理神经数据，这对带宽，能量和计算能力提出了严格的要求。

在发表于《自然通讯》上的一项新研究中，研究人员表明，忆阻器可以提供神经元信号(加标事件)的实时处理，从而导致有效的数据压缩，并有可能开发出更精确，价格更便宜的神经假体和生物电子药物。

忆阻器是限制或调节电路中电流流动的电气组件，即使关闭电源，它也可以记住流过电路的电荷量并保留数据。

主要作者，南安普敦大学研究生研究生Isha Gupta说：“我们的工作可以通过构建更有效地解释大数据所必需的工具，为进一步增进对神经科学的理解，开发神经修复和生物电子医学做出重大贡献。办法。”

该研究小组开发了一种纳米级忆阻积分传感器(MIS)，向其馈入了一系列电压时间样本，这些样本复制了神经元的电活动。

就像大脑中的突触一样，金属氧化物MIS能够编码和压缩(最多200倍)由多电极阵列记录的神经元尖峰活动。除了解决带宽限制之外，这种方法还具有很高的功率效率-与当前的最佳实践相比，每个记录通道所需的功率最多降低100倍。

共同作者，南安普敦大学电子与计算机科学纳米电子与工程与物理科学研究委员会(EPSRC)的读者Themis Prodromakis博士说：“我们很高兴能够成功地展示出这些新兴的纳米级器件，架构相当简单，拥有超丰富的动态特性，可以超越明显的内存应用程序来解决带宽和功耗方面的基本限制，这些限制目前禁止将神经接口扩展到超过1000个记录通道。”