从人类大脑运行中获得灵感来进行电子产品的研发 ， 是全球工程师们都关注的领域 。 此次 ， 研究人员进行了一项理论分析 ， 利用离子作为神经细胞携带信息来开发人工神经元 。 这一装置用石墨烯制成纳米狭缝 ， 狭缝内由单层水来传输离子 ， 具有与神经元相同的传输能力 。 相关论文发表在最新一期的《科学》杂志上 。
【电位|人造离子神经元能用于未来电子记忆】可以说 ， 没有什么人造设备的效率高过人脑——人脑能执行许许多多复杂的任务 ， 每天消耗的能量却仅相当于两个香蕉 。 它的高效率取决于它的基本单元——神经元 。 神经元有一个带纳米孔的膜 ， 称为离子通道 ， 根据接收到的刺激打开和关闭 ， 由此产生的离子流会产生电流 ， 负责发射动作电位（可兴奋细胞受到刺激时 ， 在静息电位的基础上产生的电位变化过程） ， 这是允许神经元相互交流的信号 。
当然 ， 人工智能（AI）也可以完成以上所有这些任务 ， 但代价是能耗——AI的能耗是人脑的数万倍 。
有鉴于此 ， 来自法国国家科学研究中心与巴黎高等师范学院等机构的科学家 ， 此次将整个研究的挑战放在设计一种与人脑一样节能的电子系统 。 例如 ， 通过使用离子而不是电子来携带信息 。 科学家们认为 ， 纳米流体学（研究流体在小于100纳米宽的通道中的行为方式）提供了许多观点 。
在新实验中 ， 研究团队构建了一个人工神经元原型 ， 其由含有单层水分子的极薄石墨烯狭缝构成 。 研究人员证明 ， 在电场的作用下 ， 来自这层水的离子可聚集成细长的簇 ， 并产生一种被称为忆阻器效应的特性：这些簇能保留过去接收到的一些刺激 ， 且为了与大脑比较 ， 石墨烯狭缝再现了离子通道、簇和离子流 。 利用理论和数字工具 ， 研究人员展示了如何组装这些集群以模拟动作电位发射的物理机制 ， 从而模拟信息的传输 。
研究人员表示 ， 他们现在的目标 ， 是通过实验去证明此类系统可以实现简单的学习算法 ， 在此基础上 ， 这一算法就能为未来的电子记忆铺平道路 。 （张梦然）
总编辑圈点
这些年来 ， 科学家们一直希望创造出与人脑类似的电子系统 ， 不过他们进行研究的切入点并不相同 。 比如 ， 此前有大量研究通过模拟人脑处理信息的机制 ， 设计出规模越来越大、层数越来越多的人工神经网络 。 而在上述研究中 ， 科学家的着眼点在于让人工神经元像人脑神经元一样节能 。 相信这些从不同角度切入的研究成果最终将融会贯通 ， 带来更加高效、强大的人工智能 。
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