芯片造脑:华人博士一作Nature两连发,神经拟态计算竟像人脑一样「低能耗」

科技工作者之家 2020-04-21

来源:新智元


【新智元导读】想要打造类脑计算机,最主要的是要模拟突触。近日,类脑计算又出新突破,马萨诸塞州立大学研究小组利用蛋白质纳米线作为生物导线,制造神经形态忆阻器,能在人类大脑同样的电压下运作,模拟大脑方式接受信息。功臣竟然是小小的地杆菌,能导电还能还原金属。「新智元急聘主笔、高级主任编辑,添加HR微信(Dr-wly)或扫描文末二维码了解详情。


差不多10年前,在神经拟态计算领域,科学家们就开始琢磨一种叫做忆阻器的微型工具,这种工具能够像真正的大脑突触一样工作。这在当时还是一个遥不可及的梦想。


想要打造类脑计算机,最主要的是要模拟突触。要知道,人脑的工作主要依赖突触在神经元之间传递信号。人脑中,突触数量约为神经元的10000倍,因此最关键的是如何获得功耗低、可高密度集成的人工突触器件,这时结构简单又节能的电子元件忆阻器就排上了用场。而且忆阻器能够在电源关闭之后,仍能“记忆”先前通过的电荷量。


wt_a32302020421151356_4eb750.jpg


10年以后,梦想照进现实,一种更优质的忆阻器诞生了。


运行电压不到传统计算机的8%,神经拟态忆阻器和大脑一样节能


马萨诸塞州立大学阿姆斯特分校的一个研究小组发现,他们利用蛋白质纳米线来作为生物导线,来制造神经拟态忆阻器,或者说“记忆晶体管”。


和大脑突触一样,它在非常低的能耗下高效运行,在神经元之间传递信号。节能又环保,非常好用!

wt_a82312020042151357_53114b.jpg

从微生物地杆菌中提取的蛋白质纳米线(绿色),促进了记忆电阻器装置(银色)在生物电压下工作,模拟了大脑中的神经元组件(蓝色连接)


正如第一作者、电子计算机工程博士Tianda Fu解释的那样,神经形态计算机最大的障碍之一,是大多数传统计算机的运行电压超过1伏,而大脑神经元之间的电压要低很多,一般在80毫伏以下,在这种电压下发送信号,也就是动作电位。


Fu表示,利用马萨诸塞大学安姆斯特分校由微生物学家 Derek Lovely 从地杆菌上取下来的蛋白质纳米线,他现在已经将记忆电阻器的电压调整到了神经拟态的电压水平。这些测试是在电子计算工程研究员Jun Yao的实验室进行的。


Yao说: “这是有史以来第一次一个设备可以在与大脑相同的电压水平下工作。我们造出的这个设备,和大脑中的生物成分一样节能,真正实现了超低功耗计算能力。这是一个重大的概念上的突破,我们认为,它将在生物电子学领域激发更广大的探索空间。”


能导电还能还原金属,功臣竟然是小小细菌?


这种地杆菌很神奇,他喜欢电,就像皮卡丘。

wt_a82312020042151357_55dce8.jpg  
地杆菌


地杆菌,学名叫地杆菌科细菌,是一种非常重要的异化 Fe(Ⅲ)还原菌,广泛分布于 Fe(Ⅲ)还原环境,比如淡水沉积物、有机物或重金属污染的地下水沉积层等,具有重要的生物修复功能。


这种地杆菌上面的蛋白质纳米线应用范围很广,能导电,同组研究人员此前曾开发过一种发电装置,也是借助这种蛋白质,利用空气中的水分就能发电。


研究人员指出,地杆菌的导电蛋白纳米线和昂贵的硅纳米线相比,有很多优点,因为硅纳米线会产生有毒的化学物质,生产过程也会消耗大量能量。


相比之下,地杆菌蛋白质纳米线在水或体液中也更稳定,这对于生物医学的应用至关重要。Fu和Yao对这些纳米线进行了很多测试,比如,测试它们在不同电压下的性能。他们自己设计了一个电子脉冲开关,通过一个微小记忆电阻里的金属线发送正负电荷。

wt_a32302020421151357_57566a.jpg

他们之所以用金属丝,是因为蛋白质纳米线可以促进金属还原,改变金属离子的反应性和电子转移性能。地杆菌拥有这种神奇能力并不奇怪,因为它也要呼吸,用化学方式还原金属,来获取能量,就和人要呼吸氧气一样


《自然》上发表的论文中具体解释了,蛋白质纳米线可以促进银(Ag + )的还原。由于还原发生在生物环境中,表明他们能够催化生物电压记忆电阻器。因此,研究员利用蛋白质纳米线构建了银记忆电阻器,方便切换。


Yao解释说,随着脉冲开关在金属丝中变化,这个比人类头发直径小100倍的微型装置创造出了新的分支和连接,就和人类的大脑一样。产生新的连接的过程,和人类大脑中学习新事物,接受新信息的过程是一样的


现代神经科学中,大脑就是一种生物计算机,虽然运行机制和传统计算机很不一样,但是它们用类似的方式从周围世界中获得信息、存储信息、处理信息,从这个意义上讲,大脑就是计算机中的中央处理器(CPU)。


Yao补充说,“你可以调节纳米线记忆电阻突触的传导性或可塑性,这样它就可以模拟大脑中用于计算的生物组件。”与传统计算机相比,这种设备的学习能力明显不是基于软件。

来源:AI_era 新智元

原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652066490&idx=1&sn=1b75d4358666bde9c76b244c8e4a8976&chksm=f120264bc657af5d0dcf363427846818e5711d05f5ef5357d5427ea49c7734baf653ae2656ef&scene=27#wechat_redirect

版权声明:除非特别注明,本站所载内容来源于互联网、微信公众号等公开渠道,不代表本站观点,仅供参考、交流、公益传播之目的。转载的稿件版权归原作者或机构所有,如有侵权,请联系删除。

电话:(010)86409582

邮箱:kejie@scimall.org.cn

Nature 纳米线 芯片 科技新闻 突触传递 大脑芯片

推荐资讯