科學(xué)家用有機(jī)材料制成了人工突觸，可模仿神經(jīng)元之間的信息傳遞。

多年以來，雖然計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，但是科學(xué)家們?nèi)匀浑y以構(gòu)建出高效而精巧的大腦仿生計(jì)算機(jī)。近日，斯坦福大學(xué)（Stanford University）和桑迪亞國家實(shí)驗(yàn)室（Sandia National Laboratories）的研究人員們構(gòu)建出了一種人工突觸，這種突觸提高了計(jì)算機(jī)模擬人腦的效率，有力地促進(jìn)了該領(lǐng)域的發(fā)展。

“它就像真的突觸一樣，但它的確是人工設(shè)計(jì)的有機(jī)電子器件，” Alberto Salleo 介紹道。他是斯坦福大學(xué)材料科學(xué)與工程系的副教授，同時(shí)也是本篇論文的資深作者?！按饲皬膩頉]有報(bào)道過類似的結(jié)構(gòu)，所以這完全是一種嶄新的器件。此外，這種器件在很多關(guān)鍵參數(shù)上也優(yōu)于無機(jī)器件。”

該種新型人工突觸不但成功地模仿了人腦中的突觸傳遞信號的方式，而且能效也超過了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)處理信息和存儲(chǔ)信息是利用不同器件分別進(jìn)行的。而在大腦中，進(jìn)行信息處理的同時(shí)也自動(dòng)儲(chǔ)存了記憶。這項(xiàng)研究于 2 月 20 日發(fā)表在《自然·材料》（Nature Materials）上。將來，這種突觸不但可能成為高仿人腦計(jì)算機(jī)中的一部分，而且還尤其適用于通過采集視覺和聽覺信號來工作的計(jì)算機(jī)。這方面已有應(yīng)用實(shí)例，如聲控界面和無人駕駛汽車。過去，科學(xué)家在這個(gè)領(lǐng)域努力耕耘，基于人工智能算法建立了高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但因?yàn)槟壳八惴ㄈ匀灰蕾囉谀芎妮^高的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)硬件，所以還遠(yuǎn)遠(yuǎn)稱不上模擬人腦。

構(gòu)建大腦

在學(xué)習(xí)時(shí)，大腦中的神經(jīng)元之間會(huì)傳遞電信號。這其中，信號在突觸之間的首次傳遞是最耗能的。此后的每一次，所需的能量都會(huì)減少。這也解釋了為什么突觸能夠有效地幫助我們學(xué)習(xí)新事物以及記住學(xué)過的東西。這種人工突觸，與其他人腦計(jì)算機(jī)不同，它不僅可以同時(shí)完成這兩項(xiàng)任務(wù)，還節(jié)約了大量能量。

“深度學(xué)習(xí)算法雖然很強(qiáng)大，但是它依靠處理器的計(jì)算，電位狀態(tài)的模擬，以及信息的存儲(chǔ)，就能耗和時(shí)間兩方面來說，效率低下，” Yoeri van de Burgt 評論道。他此前是 Salleo 實(shí)驗(yàn)室的博士后，也是本篇論文的第一作者?！安煌谀M神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們的工作是構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！?

人工突觸的設(shè)計(jì)靈感源自電池。它有三個(gè)電極，電極本身由兩個(gè)柔性薄膜組成，電極間則通過鹽水電解液連接。這個(gè)設(shè)備工作起來就像晶體管那樣，兩個(gè)電極之間的電流，由第三個(gè)電極控制。

研究人員使人工突觸反復(fù)地充放電，以此效仿人類通過不斷學(xué)習(xí)，來強(qiáng)化大腦中神經(jīng)通路的過程。通過這種訓(xùn)練，研究人員能夠預(yù)測突觸達(dá)到特定的電位狀態(tài)所需的電壓，而突觸一旦達(dá)到特定狀態(tài)就能夠?qū)⑵浔３窒氯?。這種方法的不確定性僅有 1%。換句話說，人工突觸不像普通的計(jì)算機(jī)那樣，在關(guān)閉前，需要將工作存入硬盤，它可以自動(dòng)完成存儲(chǔ)而不需要其他操作和組件。

測試人工突觸網(wǎng)絡(luò)

研究人員雖然只構(gòu)建出一個(gè)人工突觸，但是卻在它的身上進(jìn)行了 15 000 次測量實(shí)驗(yàn)，來探索人工突觸如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中排列。他們測試了模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別數(shù)字 0 到 9 的能力，測試量為三個(gè)數(shù)據(jù)集，結(jié)果表明其準(zhǔn)確率達(dá)到了 93% 到 97%。

雖然這個(gè)任務(wù)對于人類來說比較簡單，但是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)因難以轉(zhuǎn)換視覺和聽覺信號，而困難重重。

“隨著傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在進(jìn)行模擬大腦之類的工作時(shí)能耗會(huì)不斷增加，我們越來越希望將該設(shè)備用于人腦模擬計(jì)算，” A. Alec Talin 評論道。他是桑迪亞國家實(shí)驗(yàn)室出色的技術(shù)人員，也是本篇論文的高級作者。“我們已經(jīng)證明，這種人工突觸是運(yùn)行此類算法的理想設(shè)備，它很節(jié)能?！?

這種設(shè)備極其適用于信號的識別和分類，而這恰恰是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的瓶頸。數(shù)字晶體管只有 0 和 1 兩種狀態(tài)，研究人員卻在人工突觸上成功地實(shí)現(xiàn)了 500 種狀態(tài)，這對神經(jīng)元形態(tài)計(jì)算模型十分有用。在兩種狀態(tài)的轉(zhuǎn)換中，人工突觸只需花費(fèi)少許能量，僅相當(dāng)于頂尖級計(jì)算系統(tǒng)將數(shù)據(jù)從處理單元移動(dòng)到存儲(chǔ)器過程中能耗的十分之一。

人工突觸雖然已經(jīng)如此節(jié)能，但是其耗能大約仍是生物體中的突觸傳遞信號時(shí)最小耗能的 10 000 倍。研究人員希望較小設(shè)備上人工突觸的能耗效率，能夠達(dá)到神經(jīng)元水平。

有機(jī)體潛能

該設(shè)備中的每個(gè)部分都由便宜的有機(jī)材料制成。這些材料雖然都是人工合成的，但是主要由氫、碳兩種元素組成，與大腦的化學(xué)環(huán)境兼容。細(xì)胞可以在這些材料上生長，這類材料也可用于制作輸送神經(jīng)遞質(zhì)的人工泵。此外，用于訓(xùn)練人工突觸的電壓也與人體神經(jīng)元的電壓相同。

上述這些意味著，人工突觸可以和活神經(jīng)元通信，進(jìn)而促進(jìn)腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展。這種柔軟而靈活的材料適用于生物環(huán)境。然而，在應(yīng)用于生物體之前，研究團(tuán)隊(duì)打算利用人工突觸搭建真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陣列，以便進(jìn)行更深入的研究和測試。

翻譯 楊鎬羽

審校 林然