差不多10年前，在神經(jīng)擬態(tài)計算領域，科學家們就開始琢磨一種叫做憶阻器的微型工具，這種工具能夠像真正的大腦突觸一樣工作。這在當時還是一個遙不可及的夢想。
想要打造類腦計算機，最主要的是要模擬突觸。要知道，人腦的工作主要依賴突觸在神經(jīng)元之間傳遞信號。人腦中，突觸數(shù)量約為神經(jīng)元的10000倍，因此最關鍵的是如何獲得功耗低、可高密度集成的人工突觸器件，這時結(jié)構(gòu)簡單又節(jié)能的電子元件憶阻器就排上了用場。而且憶阻器能夠在電源關閉之后，仍能“記憶”先前通過的電荷量。
10年以后，夢想照進現(xiàn)實，一種更優(yōu)質(zhì)的憶阻器誕生了。
運行電壓不到傳統(tǒng)計算機的8%，神經(jīng)擬態(tài)憶阻器和大腦一樣節(jié)能馬薩諸塞州立大學阿姆斯特分校的一個研究小組發(fā)現(xiàn)，他們利用蛋白質(zhì)納米線來作為生物導線，來制造神經(jīng)擬態(tài)憶阻器，或者說“記憶晶體管”。
和大腦突觸一樣，它在非常低的能耗下高效運行，在神經(jīng)元之間傳遞信號。節(jié)能又環(huán)保，非常好用！
從微生物地桿菌中提取的蛋白質(zhì)納米線(綠色)，促進了記憶電阻器裝置(銀色)在生物電壓下工作，模擬了大腦中的神經(jīng)元組件(藍色連接)
正如第一作者、電子計算機工程博士Tianda Fu解釋的那樣，神經(jīng)形態(tài)計算機最大的障礙之一，是大多數(shù)傳統(tǒng)計算機的運行電壓超過1伏，而大腦神經(jīng)元之間的電壓要低很多，一般在80毫伏以下，在這種電壓下發(fā)送信號，也就是動作電位。
Fu表示，利用馬薩諸塞大學安姆斯特分校由微生物學家 Derek Lovely 從地桿菌上取下來的蛋白質(zhì)納米線，他現(xiàn)在已經(jīng)將記憶電阻器的電壓調(diào)整到了神經(jīng)擬態(tài)的電壓水平。這些測試是在電子計算工程研究員Jun Yao的實驗室進行的。
Yao說: “這是有史以來第一次一個設備可以在與大腦相同的電壓水平下工作。我們造出的這個設備，和大腦中的生物成分一樣節(jié)能，真正實現(xiàn)了超低功耗計算能力。這是一個重大的概念上的突破，我們認為，它將在生物電子學領域激發(fā)更廣大的探索空間。”
能導電還能還原金屬，功臣竟然是小小細菌？這種地桿菌很神奇，他喜歡電，就像皮卡丘。
地桿菌，學名叫地桿菌科細菌，是一種非常重要的異化 Fe（Ⅲ）還原菌，廣泛分布于 Fe（Ⅲ）還原環(huán)境，比如淡水沉積物、有機物或重金屬污染的地下水沉積層等，具有重要的生物修復功能。
這種地桿菌上面的蛋白質(zhì)納米線應用范圍很廣，能導電，同組研究人員此前曾開發(fā)過一種發(fā)電裝置，也是借助這種蛋白質(zhì)，利用空氣中的水分就能發(fā)電。
研究人員指出，地桿菌的導電蛋白納米線和昂貴的硅納米線相比，有很多優(yōu)點，因為硅納米線會產(chǎn)生有毒的化學物質(zhì)，生產(chǎn)過程也會消耗大量能量。
相比之下，地桿菌蛋白質(zhì)納米線在水或體液中也更穩(wěn)定，這對于生物醫(yī)學的應用至關重要。Fu和Yao對這些納米線進行了很多測試，比如，測試它們在不同電壓下的性能。他們自己設計了一個電子脈沖開關，通過一個微小記憶電阻里的金屬線發(fā)送正負電荷。
他們之所以用金屬絲，是因為蛋白質(zhì)納米線可以促進金屬還原，改變金屬離子的反應性和電子轉(zhuǎn)移性能。地桿菌擁有這種神奇能力并不奇怪，因為它也要呼吸，用化學方式還原金屬，來獲取能量，就和人要呼吸氧氣一樣。
《自然》上發(fā)表的論文中具體解釋了，蛋白質(zhì)納米線可以促進銀（Ag + ）的還原。由于還原發(fā)生在生物環(huán)境中，表明他們能夠催化生物電壓記憶電阻器。因此，研究員利用蛋白質(zhì)納米線構(gòu)建了銀記憶電阻器，方便切換。
Yao解釋說，隨著脈沖開關在金屬絲中變化，這個比人類頭發(fā)直徑小100倍的微型裝置創(chuàng)造出了新的分支和連接，就和人類的大腦一樣。產(chǎn)生新的連接的過程，和人類大腦中學習新事物，接受新信息的過程是一樣的。
現(xiàn)代神經(jīng)科學中，大腦就是一種生物計算機，雖然運行機制和傳統(tǒng)計算機很不一樣，但是它們用類似的方式從周圍世界中獲得信息、存儲信息、處理信息，從這個意義上講，大腦就是計算機中的中央處理器（CPU）。
Yao補充說，“你可以調(diào)節(jié)納米線記憶電阻突觸的傳導性或可塑性，這樣它就可以模擬大腦中用于計算的生物組件。”與傳統(tǒng)計算機相比，這種設備的學習能力明顯不是基于軟件。
根據(jù)第一作者Tianda Fu的Facebook顯示，他中學就讀于北大附中，大學時期在重慶大學。
博士期間就讀于UMass Amherst（馬薩諸塞大學安姆斯特分校），攻讀電氣與計算機工程技術(shù)，目前在該校擔任Graduate Research Assistant。
UMass Amherst始建于1863年，是享譽世界的美國著名公立大學系統(tǒng)麻省大學系統(tǒng)旗艦校區(qū)，也是建校最早的校區(qū)，為世界大學聯(lián)盟成員。
根據(jù)Google學術(shù)，他的研究方向是生物電子以及憶阻器。算上本次發(fā)布的論文，攻擊發(fā)表論文6篇，其中2020年有2篇發(fā)布在Nature上，一篇發(fā)布在Nature communications。
Fu的研究過程也并非一帆風順。他回憶說: “第一批實驗當中，納米線的性能差強人意?！?在兩年多的時間里不斷反復嘗試，直到有一天，電腦屏幕上顯示的電壓測量結(jié)果讓他大吃一驚。
“我還記得那一天。在測量電壓時，我們一直盯著電腦屏幕看。電壓一直在下降，我倆說，‘哇，起作用了，簡直太激動了?！?/p>
這項研究未來有廣闊的應用前景，比如說可以用于監(jiān)測心率的裝置。Fu，Yao和同事們將繼續(xù)針對憶阻器中蛋白質(zhì)納米線的化學、生物學和電子學應用進行全面的探索。Yao補充說: “有朝一日希望這種裝置能夠與生物系統(tǒng)中的真實神經(jīng)元進行對話?！?/p>芯片造腦，科幻照進現(xiàn)實
以往的究中，不同的神經(jīng)系統(tǒng)有著不同的神經(jīng)元模型，突觸模型和網(wǎng)絡模型。
2016年， IBM制造出世界首個人造納米級隨機相變神經(jīng)元芯片，可實現(xiàn)人工智能的高速無監(jiān)督學習。這一成果主要在于神經(jīng)擬態(tài)計算方向，是以新器件的方式直接模仿脈沖神經(jīng)元的行為。可以實現(xiàn)大尺度的圖像識別，信號傳輸速度快，功耗低。
2019年，英特爾公司展示了其最新的可模擬800多萬個神經(jīng)元的Pohoiki Beach芯片系統(tǒng)，標志著人類向機器模擬大腦又近了一步。這個新型芯片擁有800多萬個“神經(jīng)元”(相當于某些小型嚙齒動物的大腦)和80億個“突觸”。
它在人工智能任務執(zhí)行中執(zhí)行速度比傳統(tǒng)的CPU要快一千倍，能效提高一萬倍。這一芯片系統(tǒng)已被應用于模擬皮膚觸覺感應、控制假腿及玩桌球游戲上等任務中。它在圖像識別、自動駕駛和自動化機器人上帶來巨大提升。
近日，發(fā)表在《自然機器智能》雜志上的一篇文章指出，英特爾的神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi習得了10種危險品不同氣味的特征。它的深度學習能力建立在大數(shù)據(jù)分析之上，去模擬人類嗅到氣味的大腦運行機制。這一發(fā)現(xiàn)，擁有“嗅覺”神經(jīng)擬態(tài)芯片機器人在監(jiān)測環(huán)境，檢測危險物質(zhì)，等方面有很大的商用潛力。如應用在機場安檢區(qū)域，能夠高效識別有危害的物質(zhì)。
神經(jīng)擬態(tài)芯片不斷發(fā)展，未來類腦計算也將滲透在我們生活的方方面面。
參考鏈接：
https://phys.org/news/2020-04-unveil-electronics-mimic-human-brain.html
https://www.nature.com/articles/s41467-020-15759-y
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