纳米线网络像人脑一样学习和记忆

由悉尼大学科学家领导的国际团队证明，纳米线网络可以像人脑一样表现出短期和长期记忆。

这项研究今天发表在科学进展杂志上，由阿隆·洛夫勒博士领导，他在日本的合作者获得了物理学院的博士学位。

“在这项研究中，我们发现我们通常与人脑相关的高阶认知功能可以在非生物硬件中进行模拟，”Loeffler 博士说。

“这项工作建立在我们之前的研究基础上，我们在该研究中展示了如何使用纳米技术来构建具有类神经网络电路和类突触信号的类脑电子设备。

“我们目前的工作为在非生物硬件系统中复制类脑学习和记忆铺平了道路，并表明类脑智能的潜在本质可能是物理的。”

纳米线网络是一种纳米技术，通常由肉眼看不见的细小、高导电银线制成，覆盖在塑料材料中，它们像网一样相互散布。这些电线模仿了人脑网络物理结构的各个方面。

纳米线网络的进步可能预示着许多现实世界的应用，例如改进需要在不可预测的环境中做出快速决策的机器人或传感器设备。

“这个纳米线网络就像一个合成神经网络，因为纳米线就像神经元一样，它们相互连接的地方类似于突触，”物理学院的资深作者 Zdenka Kuncic 教授说。

“在这项研究中，Loeffler 博士实际上没有实施某种机器学习任务，而是更进一步，并试图证明纳米线网络表现出某种认知功能。”

为了测试纳米线网络的能力，研究人员对其进行了一项类似于人类心理学实验中使用的常见记忆任务的测试，称为 N-Back 任务。

对于一个人来说，N-Back 任务可能涉及从一系列按顺序呈现的猫科动物图像中记住猫的特定图片。N-Back 得分为 7，即人们的平均值，表明该人可以识别出向后七步出现的同一图像。

当应用于纳米线网络时，研究人员发现它可以“记住”电路中七步后的所需端点，这意味着在 N-Back 测试中得分为 7。

“我们在这里所做的是操纵末端电极的电压来迫使通路发生变化，而不是让网络自行其是。我们强迫这些路径去我们希望它们去的地方，”Loeffler 博士 说。

“当我们实施它时，它的记忆具有更高的准确性并且并没有随着时间的推移而真正减少，这表明我们已经找到了一种方法来加强将它们推向我们想要的地方的途径，然后网络会记住它。

“神经科学家认为这就是大脑的工作方式，某些突触连接加强而其他突触连接减弱，这被认为是我们优先记住某些事物的方式，我们学习的方式等等。”

研究人员 表示，当纳米线网络不断得到强化时，它会达到不再需要强化的程度，因为信息会被整合到记忆中。

“这有点像我们大脑中长期记忆和短期记忆的区别，”Kuncic 教授说。

“如果我们想长时间记住某件事，我们真的需要不断训练我们的大脑来巩固它，否则它会随着时间的推移而逐渐消失。

“一项任务表明，在没有强化训练的情况下，纳米线网络可以在内存中存储多达 7 个项目，远高于机会水平，并且在强化训练下具有近乎完美的准确性。”