研究人员开发出新型突触晶体管，其能通过同时处理和存储数据来模拟人脑的可塑性。将多个晶体管连接成设备后，研究人员训练其将光与压力联系起来——这与巴甫洛夫条件反射实验中狗将铃声与食物关联的方式相似。
如同著名生理学家伊万·巴甫洛夫使狗将铃声与食物关联起来一样，西北大学和香港大学的研究人员成功使他们的电路将光与压力关联起来。
该研究将于4月30日发表在《自然·通讯》期刊上。
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。研究人员展示了这种晶体管可以模拟人脑突触的短时和长时可塑性，基于记忆随时间学习。
凭借其类脑能力，这种新型晶体管和电路可能克服传统计算的局限性，包括其耗能高的硬件和同时执行多任务的有限能力。这种类脑设备还具有更高的容错性，即使某些组件失效也能继续平稳运行。
“尽管现代计算机非常出色，但人脑在一些复杂和非结构化任务中，如模式识别、运动控制和多感官整合，能轻松超越它，”该研究的资深作者、西北大学的乔纳森·里夫内说。“这要归功于突触的可塑性，它是大脑计算能力的基本构建模块。这些突触使大脑能够以高度并行、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、可塑性晶体管，它模拟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的生物医学工程助理教授。他与香港大学机械工程副教授陈培迪共同领导了这项研究。里夫内研究组的博士后研究员季旭东是论文的第一作者。
传统计算的问题
传统的数字计算系统有独立的处理单元和存储单元，导致数据密集型任务消耗大量能源。受大脑中计算和存储过程结合的启发，近年来研究人员一直致力于开发更像人脑运行的计算机，配备功能类似神经元网络的设备阵列。
“我们当前计算机系统的工作方式是内存和逻辑在物理上分离，”季说。“你进行计算，然后将信息发送到内存单元。然后每次你想检索这些信息，都必须重新调用。如果能把这两个分离的功能结合起来，我们就可以节省空间和能源成本。”
目前，记忆电阻器或“忆阻器”是发展最成熟的技术，能执行组合处理和记忆功能，但忆阻器存在开关能耗高和生物相容性较差的问题。这些缺点使研究人员转向突触晶体管——尤其是有机电化学突触晶体管，它能在低电压下运行，具有连续可调记忆和生物应用的高相容性。不过，挑战依然存在。
“即使是高性能的有机电化学突触晶体管，也需要将写入操作与读取操作解耦，”里夫内说。“所以如果你想保留记忆，你必须将其与写入过程断开，这可能会使集成到电路或系统中更加复杂。”
突触晶体管的工作原理
为了克服这些挑战，西北大学和香港大学的研究团队优化了有机电化学晶体管中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，神经元通过它使用称为神经递质的小分子向另一个神经元传递信号。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以形成人工突触。通过保留捕获离子所存储的数据，晶体管记住先前的活动，发展出长时可塑性。
研究人员通过将单个突触晶体管连接成神经形态电路来模拟联想学习，展示了其设备的突触行为。他们将压力传感器和光传感器集成到电路中，并训练电路将两个不相关的物理输入（压力和光）相互关联起来。
也许联想学习最著名的例子是巴甫洛夫的狗，它在遇到食物时自然会流口水。在使狗将铃声与食物关联起来后，狗听到铃声时也开始流口水。对于神经形态电路，研究人员通过手指按压施加压力来激活电压。为了训练电路将光与压力关联起来，研究人员首先施加来自LED灯泡的脉冲光，然后立即施加压力。在这个场景中，压力是食物，光是铃声。设备的相应传感器检测到这两个输入。
经过一个训练周期，电路初步建立了光与压力之间的连接。经过五个训练周期，电路显著将光与压力关联起来。仅凭光就能触发信号，即“非条件反应”。
未来应用
由于突触电路由软聚合物（如塑料）制成，它可以轻松在柔性薄片上制造，并容易集成到软性可穿戴电子设备、智能机器人和直接与活体组织甚至大脑交互的植入设备中。
“虽然我们的应用是一个概念验证，但我们提出的电路可以进一步扩展，以包括更多感官输入，并与其他电子设备集成，实现现场低功耗计算，”里夫内说。“由于它与生物环境兼容，该设备可以直接与活体组织交互，这对下一代生物电子学至关重要。”