具有电化学“突触晶体管”的新型类脑计算设备模拟人类学习

人工突触

人工突触艺术家的概念。

就像巴甫洛夫的狗一样,这个装置可以通过联想来调节学习。

研究人员已经开发出一种类似大脑的计算设备,能够通过联想进行学习。

就像著名的生理学家伊万·巴甫洛夫使狗狗将铃铛与食物联系起来一样,研究人员西北大学香港大学成功地调整了他们的电路,使之和光压相关联。

该研究将于今天(2021年4月30日)发表在该杂志上自然通讯

该设备的秘密在于其新颖的有机电化学“突触晶体管”,它能像人脑一样同时处理和存储信息。研究人员证明,晶体管可以模拟人类大脑突触的短期和长期可塑性,建立在记忆的基础上,随着时间的推移而学习。

这种新型晶体管和电路具有类似大脑的能力,有可能克服传统计算的局限性,包括耗能硬件和同时执行多项任务的有限能力。该类脑装置还具有较高的容错性,即使部分部件出现故障,仍能顺利运行。

人工突触

通过将单个突触晶体管连接到一个神经形态电路中,研究人员证明他们的设备可以模拟联想学习。信贷:西北大学

突触晶体管阵列

该研究的资深作者、西北大学的乔纳森·里夫内说:“尽管现代计算机非常出色,但人脑在一些复杂和非结构化的任务上很容易胜过计算机,比如模式识别、运动控制和多感觉整合。”这要归功于突触的可塑性,而突触是大脑计算能力的基本组成部分。这些突触使大脑以高度并行、容错和节能的方式工作。在我们的工作中,我们展示了一种有机塑料晶体管,它模仿了生物突触的关键功能。”

里夫内是西北大学麦考密克工程学院生物医学工程的助理教授。他与香港大学(University of Hong Kong)机械工程副教授陈培(Paddy Chan)共同领导了这项研究。季旭东是Rivnay团队的博士后研究员,他是这篇论文的第一作者。

常规计算的问题

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结合的启发,研究人员近年来一直在寻求开发操作更像人脑的计算机,其功能类似于神经元网络的设备阵列。

“我们目前计算机系统的工作方式是内存和逻辑在物理上是分离的,”纪万昌说。“你执行计算,并将信息发送到存储单元。然后每次你想要检索信息时,你都必须回忆它。如果我们能将这两种不同的功能结合起来,我们就能节省空间和能源成本。”

目前,记忆电阻器,或称“记忆电阻器”,是最先进的技术,可以执行组合处理和记忆功能,但记忆电阻器的能源昂贵的开关和较少的生物相容性。这些缺陷导致研究人员转向了突触晶体管,特别是有机电化学突触晶体管,它具有低电压、连续可调存储器和高兼容性,适用于生物应用。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写操作与读操作分离,”Rivnay说。“所以,如果你想保留记忆,就必须把它从写入过程中断开,这可能会使集成电路或系统变得更加复杂。”

突触晶体管是如何工作的

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中优化了一种可捕获离子的导电塑料材料。在大脑中,突触是一种结构,一个神经元可以通过它将信号传递给另一个神经元,使用的是一种叫做神经递质的小分子。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。通过从捕获的离子中保存数据,晶体管可以记住以前的活动,从而发展出长期的可塑性。

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来模拟联想学习,展示了他们的设备的突触行为。他们将压力和光传感器集成到电路中,并训练电路将两种不相关的物理输入(压力和光)彼此关联起来。

也许最著名的联想学习的例子是巴甫洛夫的狗,它遇到食物时自然会流口水。让狗狗将铃声与食物联系起来后,当它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。为了使电路与光和压力相关联,研究人员首先应用来自LED灯泡的脉冲光,然后立即施加压力。在这种情况下,压力就是食物,光线就是钟声。设备对应的传感器检测到这两个输入。

在一个训练周期后,电路在光和压力之间建立了一个初始连接。在5个训练周期后,回路显著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。”

未来的应用

因为突触电路是由柔软的聚合物制成的,就像塑料一样,它可以很容易地被制作在柔软的薄片上,很容易地被集成到柔软的、可穿戴的电子产品、智能机器人和可植入的设备中,这些设备可以直接与活体组织甚至大脑接触。

Rivnay说:“虽然我们的应用只是一个概念验证,但我们提出的电路可以进一步扩展,包括更多的感官输入,并与其他电子设备集成,实现现场低功耗计算。”“因为它与生物环境兼容,该设备可以直接与活体组织接触,这对下一代生物电子技术至关重要。”

参考文献:“使用离子捕获非挥发性突触有机电化学晶体管模拟联想学习”2021年4月30日,自然通讯
DOI: 10.1038 / s41467 - 021 - 22680 - 5

这项研究由国家科学基金(奖励编号DMR-1751308)、香港优配研究基金(奖励编号香港大学17264016及香港大学17204517)及国家自然科学基金资助。

第一个发表评论电化学突触晶体管模拟人类学习的“新型类脑计算装置”

留下你的评论

邮件地址是可选的。如果提供,您的电子邮件将不会被发布或共享。