美国电气工程师团队设计了一种工具，可以有效地模仿人类的突触 - 在“神经形态计算”领域的突破。
研究人员说，该组件首次被称为神经形态的备忘录，被证明是通过使用低功率设备在神经元中的信号 - 在先前的研究中是一项重大挑战。
一个复杂的概念
根据神经形态计算英特尔，是一个复杂的概念，即在帮助计算机系统和人工智能方面涉及“自然世界中的不确定性，歧义和矛盾”。
英特尔指出：“神经形态研究的主要挑战是将人类的灵活性和从非结构化刺激中学习的能力与人脑的能源效率相匹配。”
马萨诸塞大学阿默斯特大学的工程师现在建议来自地球分子可以解决复制低功率范围大脑使用以发送信号的奥秘。
研究人员说，虽然传统计算机以一伏以上的速度运行，但思维spews在八十毫米左右的神经元之间的指标较低。
该项目已发布自然通讯，创建了一种新型的Memristor，它利用这种蛋白质纳米线来获得类似的“神经电压”。
在一份声明中，研究合着者Jun Yao说设备可以在第一次制造大脑的电压水平上发挥作用。
姚明说，人们甚至不敢相信拥有与大脑中生物学同行一样强大的设备。
Yao说：“现在，我们拥有超低功率计算能力的[真实]证据。”根据YAO的说法，该设备是一个概念突破。
具有令人鼓舞的结果的非常规设备
该论文发布于4月20日，描述了回忆的小工具如何成为“有希望效仿生物计算的候选人”。
研究负责人Tianda Fu说，微生物学家和合着者Derek Lovley在UMass Amherst开发了微小的蛋白质线。
研究人员说，Geobacter中的蛋白质纳米线非常适合这种经验，因为它们是导电性的。
据FU称，研究人员发现，通过Memristor的金属威胁发送能量脉冲创造了类似于人类思想学习的新联系。
福说：“您可以调节纳米仪 - 磁带突触的电导率或可塑性，以便模仿以脑启发的计算的生物学成分。”
与常规计算机相比，研究人员说，该设备具有不是基于软件的学习能力。
根据研究人员的说法，该设备旨在“完全探索备忘录中蛋白质纳米线的生物学，化学和电子[部分]”，以及如何具有现实世界的应用。
Yao告诉 《新闻周刊》他们从负责电化学还原的细菌中“借用”细线。他补充说，他们成功地制造了一个有效的蛋白质型回忆录。
现在，研究人员可以使计算机像生物学大脑一样有效。姚明说，这项创新将打破传统的概念，即电子设备需要以更高的力量工作，然后更广泛地搜索在生物电压下工作的计算设备。
根据YAO的研究，这项研究模糊了电子与生物系统之间的界限。他说：“这可以导致先进的脑机界面和假肢，其中人体可以与工程机器人/设备具有更亲密的界面或通信。”
