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讓計算機芯片像腦細(xì)胞一樣運轉(zhuǎn)

2022/09/16
導(dǎo)讀
也許有一天還能直連你的大腦

作者｜Kurt Kleiner

翻譯｜胡唐燕

審校｜D


核心觀點：仿制生物神經(jīng)元的有機電路十分靈活，可以提高處理速度，也許有一天還能直連你的大腦。

人腦是一臺神奇的計算機器。它的重量只有3磅（編著注：約1.36千克）左右，但它處理信息的速度比最快的超級計算機快1000倍，存儲信息的數(shù)量比一臺功能強大的筆記本電腦多1000倍，完成這一切所需的能量比一個20瓦的燈泡耗費的能量還要少。研究人員正試圖使用柔軟、靈活的有機材料來復(fù)刻大腦的行為，這些材料可以像生物神經(jīng)元一樣運作，或許有朝一日甚至可以與人體互連。最終，柔軟的、“神經(jīng)形態(tài)”的計算機芯片可以直接植入大腦，人們僅僅通過思考就可以控制假肢或電腦顯示器。就像真正的神經(jīng)元一樣——但有別于傳統(tǒng)的計算機芯片——這些新設(shè)備能夠發(fā)送和接收化學(xué)信號和電子信號。“你的大腦與化學(xué)物質(zhì)，比如多巴胺和血清素等神經(jīng)遞質(zhì)一起工作。我們的材料能夠使它們產(chǎn)生電化學(xué)反應(yīng)，”斯坦福大學(xué)的材料科學(xué)家阿爾貝托·薩里奧說道。他在《2021年材料研究年度評論》上撰文介紹了有機神經(jīng)形態(tài)設(shè)備的潛力。薩里奧和其他研究人員已經(jīng)用這些柔軟的有機材料制造出了電子設(shè)備，它們可以像晶體管（放大和轉(zhuǎn)換電信號）、記憶細(xì)胞（存儲記憶）和其他基本電子元件一樣工作。這項研究，源于近年來人們對模仿人類神經(jīng)聯(lián)結(jié)（或叫做突觸）工作原理的神經(jīng)形態(tài)計算機電路愈加濃厚的興趣。無論是由硅、金屬還是有機材料制成，這些電路工作原理都不太像數(shù)字計算機中的電路，而更像人類大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)的數(shù)字計算機一直是按部就班地工作，它們的結(jié)構(gòu)使計算和存儲形成了基本區(qū)分。這種區(qū)分意味著1和0在計算機處理器上的位置必須不斷變換，因此在處理速度和能源使用量方面面臨著瓶頸。大腦的運作方式則截然不同。單個神經(jīng)元接收來自許多其他神經(jīng)元的信號，所有這些信號加在一起對該神經(jīng)元的電狀態(tài)產(chǎn)生影響。實際上，每個神經(jīng)元既是一個計算裝置——把它接收到的所有信號的值相加起來——也是一個存儲裝置：將所有這些組合信號的值儲存為無限可變的模擬值，而不是數(shù)字計算機的0或1。研究人員已經(jīng)研發(fā)了許多不同的“憶阻”設(shè)備來模仿這種能力。當(dāng)電流通過這些設(shè)備時，電阻就會發(fā)生變化。就像生物神經(jīng)元一樣，這些設(shè)備通過將所有流經(jīng)它們的電流的值加起來進(jìn)行計算，并且記下最后的電阻值。例如，一個簡易的有機憶阻器可能有兩層導(dǎo)電材料。當(dāng)施加電壓時，電流驅(qū)動帶正電的離子從一層材料進(jìn)入另外一層材料，改變了第二層材料在下次遇到電流時導(dǎo)電的容易程度。坦佩亞利桑那州立大學(xué)研究神經(jīng)形態(tài)計算的計算機工程師馬修·馬里內(nèi)拉說：“這是一種讓物理來進(jìn)行計算的方法。”

施加在柵極（G）上的電壓（如來自傳感器的電壓）驅(qū)動正離子從一層電解質(zhì)進(jìn)入相鄰的一層有機聚合物，改變了聚合物的電阻，使電流從源極（S）流向漏極（D）。電阻量代表被儲存的值。

這一技術(shù)還將計算機從嚴(yán)格的二進(jìn)制中解放出來?！皞鹘y(tǒng)的計算機存儲器不是0就是1。而我們所創(chuàng)造的存儲器可以是0到1之間的任何值，所以你可以用類似的方式來調(diào)節(jié)它?！彼_里奧表示。目前，大多數(shù)憶阻器和相關(guān)器件都沒有使用有機材料，而是使用標(biāo)準(zhǔn)的硅芯片技術(shù)。有些甚至正在作為加速人工智能程序的一種方式，被用于商業(yè)用途。然而，薩里奧表示，有機成分有可能在能源消耗更少的情況下更快地完成這項工作。更棒的是，它們可以被設(shè)計得與你的大腦融為一體。這種材料柔軟而有彈性，還具有電化學(xué)性能，所以能夠與生物神經(jīng)元相互作用。例如，現(xiàn)任職于德國亞琛工業(yè)大學(xué)的電氣工程師弗朗西斯卡·桑托羅正在研發(fā)一種聚合物設(shè)備，這種設(shè)備能從真實的細(xì)胞中獲取信息并向它“學(xué)習(xí)”。在這種設(shè)備中，細(xì)胞與人工神經(jīng)元之間隔著一個狹小的空間，類似于真正神經(jīng)元之間的突觸。當(dāng)這些細(xì)胞產(chǎn)生多巴胺（一種神經(jīng)信號化學(xué)物質(zhì)）時，多巴胺會改變設(shè)備中人工神經(jīng)元的電狀態(tài)。細(xì)胞產(chǎn)生的多巴胺越多，人工神經(jīng)元那一部分的電狀態(tài)變化就越多，正如兩個生物神經(jīng)元所表現(xiàn)的那樣（如圖所示）。桑托羅說：“我們的最終目標(biāo)是設(shè)計出與神經(jīng)元神似且如神經(jīng)元般運作的電子設(shè)備?！?/span>

生物神經(jīng)元在與人工神經(jīng)元的交界處釋放多巴胺（紅球）。間隙中的溶液賦予多巴胺正電荷（金球），使正電荷可以在該設(shè)備中流動。電阻取決于多巴胺釋放的速度和多巴胺在人工神經(jīng)元上積累的量。

這種方法可以更好地利用大腦活動來操控假肢或電腦顯示器。如今的系統(tǒng)使用標(biāo)準(zhǔn)的電子設(shè)備，內(nèi)含電極，但只能采集廣泛的電活動模式。除此之外，這些設(shè)備體積龐大，需要外部計算機來操控。靈活的神經(jīng)形態(tài)電路至少可以從兩個方面改善這種情況。它們能夠以更精細(xì)的方式解讀神經(jīng)信號，對來自單個神經(jīng)元的信號做出反應(yīng)。薩里奧表示，這些設(shè)備本身還能處理一部分必要的計算，節(jié)省能源的同時也提高了處理速度。薩里奧和桑托羅表示，這種低層次、分散的系統(tǒng)——利用小型神經(jīng)形態(tài)計算機處理本地傳感器接收到的信息——是研究人員們達(dá)成神經(jīng)形態(tài)計算的“陽關(guān)道”。“它們與神經(jīng)元的電操作非常相似，所以它們非常適合與神經(jīng)元組織進(jìn)行物理耦合和電耦合，并最終與大腦進(jìn)行耦合。”桑托羅說道。
  • 譯名對照表
neurotransmitters 神經(jīng)遞質(zhì)
dopamine 多巴胺serotonin 血清素Alberto Salleo 阿爾貝托·薩里奧Stanford University 斯坦福大學(xué)2021 Annual Review of Materials Research 《2021年材料研究年度評論》transistors 晶體管memory cells 記憶細(xì)胞synapses 突觸electrical state 電狀態(tài)analog value 模擬值memristive devices憶阻設(shè)備electrical resistance 電阻neuromorphic computing 神經(jīng)形態(tài)計算Arizona State University 亞利桑那州立大學(xué)Matthew Marinella 馬修·馬里內(nèi)拉RWTH Aachen University 亞琛工業(yè)大學(xué)Francesca Santoro 弗朗西斯卡·桑托羅

版權(quán)聲明

本文授權(quán)翻譯自Annual Reviews 旗下雜志 Knowable Magazine，點擊文末閱讀原文可訂閱其英文通訊。


Annual Reviews是一家致力于向科研工作者們提供高度概括、綜合信息的非營利性機構(gòu)，且專注于出版綜述期刊。


原文標(biāo)題“Making computer chips act more like brain cells”，作者Kurt Kleiner，2022年8月25日發(fā)布于 Knowable Magazine。


封面圖CREDIT: W. XU ET AL / SCIENCE ADVANCES 2016，來自Knowable Magazine網(wǎng)站。


鏈接：https://knowablemagazine.org/article/technology/2022/making-computer-chips-act-more-like-brain-cells

制版｜馬修
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