
科技媒體interestingengineering日前發(fā)布博文,報道稱科學家們創(chuàng)造出一種能夠模仿大腦不同區(qū)域活動的單一人工神經(jīng)元,名為“transneuron”,標志著機器感知與響應世界的方式正朝著類人化方向發(fā)展。
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圖源:拉夫堡大學
這項研究由英國拉夫堡大學主導,并與美國索爾克研究所及南加州大學合作。與只能執(zhí)行單一狹窄任務的傳統(tǒng)人工神經(jīng)元不同,transneuron 能夠通過調整其內部電學設置,靈活切換視覺、規(guī)劃、運動等相關的多種角色,讓硬件本身更接近生物計算的模式。
研究團隊通過實驗驗證了“跨神經(jīng)元”的模擬能力。他們向該設備輸入電信號,并將其產(chǎn)生的脈沖響應與從獼猴大腦記錄的真實神經(jīng)元脈沖模式進行對比。
結果顯示,通過調整電路的電壓等電氣設置,單個“跨神經(jīng)元”能夠以 70% 至 100% 的驚人準確率,重現(xiàn)大腦三個不同區(qū)域特有的脈沖行為,包括穩(wěn)定、不規(guī)則和快速爆發(fā)等多種模式。
拉夫堡大學的 Alexander Balanov 教授指出,只需微小的電學變化即可讓該單元模擬不同類型的神經(jīng)元,并且它對壓力、溫度等環(huán)境變化反應靈敏,這為未來構建人工感官系統(tǒng)奠定了基礎。
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Transneuron 的靈活性源于其核心的納米級元件 —— 憶阻器(memristor)。在電流通過時,憶阻器內部的銀原子會形成或斷開微小的“原子橋”,這種物理結構的動態(tài)變化直接產(chǎn)生了不同的電脈沖行為。
溫度、電壓和電阻的變化都會改變其脈沖模式,從而在硬件層面實現(xiàn)切換神經(jīng)元角色,完全無需軟件的介入。索爾克研究所的 Sergei Gepshtein 博士強調,這一機制讓硬件不再是簡單地用軟件模擬大腦活動,而是真正以類似大腦的方式工作。
這項發(fā)表在《自然?通訊》上的研究,為未來科技發(fā)展描繪了廣闊藍圖。研究人員指出,該技術有望構建出“芯片上的大腦皮層”,為機器人打造出能感知、學習和適應環(huán)境的人工神經(jīng)系統(tǒng)。
這將催生出更節(jié)能、更高效的計算機,以及能夠像生物一樣實時調整行為的類人機器人。此外,這類設備還能作為研究工具,幫助神經(jīng)科學家更好地理解大腦區(qū)域間的通信機制,甚至探索意識的形成,或用于開發(fā)能與人類中樞神經(jīng)系統(tǒng)交互的醫(yī)療設備。
來源:IT之家
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