電子腦的學習需要以軟體模擬(較緩慢)或是硬體模擬(較快速)真實人腦的憶阻器元件,即所謂的「突觸」(synapse)。為此,美國阿肯色大學(University of Arkansas)與法國的研究人員聯手,成功地從鐵電材料和生物結構中打造出快速反應的人工突觸。

20170504_E-brain_NT01P1 由突觸連接的前神經元和後神經元;神經突觸的傳遞由神經元突波的因果關係(Δt)進行調節 (來源:University of Arkansas)

研究人員表示,他們所打造的人工突觸專用於自主學習應用,為打造具有與人腦相似的大型人工智慧(AI)電子腦開啟了大門。

電子腦中的人工突觸展現其可塑性——即增強記憶力以提高反覆學習訓練的能力,以及減弱僅出現一次或偶發的訓練記憶。突觸的可塑性對於模擬真正的人腦至關重要。

為了達到這個目標,法國科學家從超薄的?電穿隧接面著手,在電壓脈衝流經時改變其導電性,從而調諧記憶的強弱。換言之,當記憶的部份變得越來越強、越來重要,就會更經常被感知或記憶;而那些僅出現一次或偶發的記憶則會變得越來越弱,最終逐漸消失。

在對於流經許多(或少數)脈衝敏感的人工腦中,研究人員利用每個人工腦細胞(神經元)之間夾在突觸連接之間的鐵電材料,可分別使記憶連接變得越來越強或越來越弱。

20170504_E-brain_NT01P2 鐵電憶阻器;其中的BiFeO3 (BFO)穿隧阻障層夾在(Ca,Ce)MnO3 (CCMO)底部電極與Pt/Co頂部次微米柱之間;圖中的YAO是指鋁酸釔(YAlO3) (來源:University of Arkansas)

Bin Xu和Laurent Bellaiche為研究人員提供了一個有關突觸如何發展或縮小的微觀記錄,從而使未來的研究人員能夠更輕鬆地創造更大的自主學習網路。阿肯色大學的研究人員並提供詳細的電腦模擬來支援法國科學家所測量的鐵電穿隧接面功能。

編譯:Susan Hong

(參考原文:Researchers Create Artificial Synapse For Electronic Brains,by R. Colin Johnson)