美國電氣工程師團隊設計了一種工具，可以有效地模仿人類的突觸 - 在“神經形態計算”領域的突破。
研究人員說，該組件首次被稱為神經形態的備忘錄，被證明是通過使用低功率設備在神經元中的信號 - 在先前的研究中是一項重大挑戰。
一個複雜的概念
根據神經形態計算英特爾，是一個複雜的概念，即在幫助計算機系統和人工智能方面涉及“自然世界中的不確定性，歧義和矛盾”。
英特爾指出：“神經形態研究的主要挑戰是將人類的靈活性和從非結構化刺激中學習的能力與人腦的能源效率相匹配。”
馬薩諸塞大學阿默斯特大學的工程師現在建議來自地球分子可以解決複製低功率範圍大腦使用以發送信號的奧秘。
研究人員說，雖然傳統計算機以一伏以上的速度運行，但思維spews在八十毫米左右的神經元之間的指標較低。
該項目已發布自然通訊，創建了一種新型的Memristor，它利用這種蛋白質納米線來獲得類似的“神經電壓”。
在一份聲明中，研究合著者Jun Yao說設備可以在第一次製造大腦的電壓水平上發揮作用。
姚明說，人們甚至不敢相信擁有與大腦中生物學同行一樣強大的設備。
Yao說：“現在，我們擁有超低功率計算能力的[真實]證據。”根據YAO的說法，該設備是一個概念突破。
具有令人鼓舞的結果的非常規設備
該論文發佈於4月20日，描述了回憶的小工具如何成為“有希望效仿生物計算的候選人”。
研究負責人Tianda Fu說，微生物學家和合著者Derek Lovley在UMass Amherst開發了微小的蛋白質線。
研究人員說，Geobacter中的蛋白質納米線非常適合這種經驗，因為它們是導電性的。
據FU稱，研究人員發現，通過Memristor的金屬威脅發送能量脈衝創造了類似於人類思想學習的新聯繫。
福說：“您可以調節納米儀 - 磁帶突觸的電導率或可塑性，以便模仿以腦啟發的計算的生物學成分。”
與常規計算機相比，研究人員說，該設備具有不是基於軟件的學習能力。
根據研究人員的說法，該設備旨在“完全探索備忘錄中蛋白質納米線的生物學，化學和電子[部分]”，以及如何具有現實世界的應用。
Yao告訴 《新聞周刊》他們從負責電化學還原的細菌中“借用”細線。他補充說，他們成功地製造了一個有效的蛋白質型回憶錄。
現在，研究人員可以使計算機像生物學大腦一樣有效。姚明說，這項創新將打破傳統的概念，即電子設備需要以更高的力量工作，然後更廣泛地搜索在生物電壓下工作的計算設備。
根據YAO的研究，這項研究模糊了電子與生物系統之間的界限。他說：“這可以導致先進的腦機界面和假肢，其中人體可以與工程機器人/設備具有更親密的界面或通信。”
