加州大學聖地亞哥分校研發可控記憶的神經晶體管裝置

加州大學聖地牙哥分校的研究人員展示了一種控制實驗性電子裝置如何形成和抹去記憶的方法，利用電流改變一種名為二氧化鈦的材料行為。該裝置被稱為神經元晶體管，模擬生物神經元的某些電氣開關行為。研究人員發現，他們能夠影響其開關變得更加可預測或回到不太可預測的狀態。這一發現可能幫助科學家設計啟發自大腦的計算硬件，通過物理結構的變化來儲存資訊。此類系統旨在比傳統方法更有效地執行某些計算和記憶功能，傳統方法需要在不同的處理器和記憶單元之間移動數據。

由物理學教授 Oleg Shpyrko 領導的加州大學聖地牙哥分校團隊，利用相干 X 射線衍射觀察材料內部的納米級變化，當電流通過裝置時。這使他們能夠研究其內部結構如何影響開關行為。二氧化鈦可以在電絕緣和導電狀態之間進行轉變。這一變化伴隨著材料的結構變化，使其在研究模仿神經元某些特徵的電子裝置時相當有用。在實驗中，研究人員檢查了重複的電刺激如何影響材料內部微小區域的排列和運動。

研究方法與材料特性

這些區域被稱為領域，當裝置在狀態之間切換時，它們可以相互作用。團隊確定了一個被稱為擠壓的過程，其中這些區域的運動變得越來越受限。它們的相互作用開始限制材料的變化，而不是獨立行為。重複的電刺激超過某個閾值，將材料推向這一擠壓狀態。結果，裝置隨後的開關變得更加可預測，顯示出其早期的電活動影響了未來的行為。研究人員還發現，較低電流的刺激可以逆轉這一效果，恢復不太可預測的開關狀態，這提供了一種通過電輸入控制裝置記憶類似行為的方法。

這些實驗追蹤了數千秒內的結構變化，使研究人員能夠將裝置的電歷史與材料內部的變化聯繫起來。這些發現為神經元晶體管如何保留對先前電活動的資訊提供了物理解釋，而無需單獨的傳統記憶組件。在此情況下，學習並不意味著裝置理解資訊或獨立解決問題，而是指由先前刺激引起的開關行為的可測量變化。遺忘則描述了這一變化的逆轉。

神經形態計算的潛力

這一區別對神經形態計算至關重要，神經形態計算旨在建立受神經元和突觸如何處理及保留資訊啟發的電子系統。一個能夠根據先前電信號調整其反應的裝置，最終可能有助於結合記憶和計算功能的電路。然而，研究人員在實驗材料系統中演示了這一機制，而不是一個完整的啟發自大腦的處理器。還需要進一步的工作來確定如何在多個裝置之間可靠地控制行為、記憶狀態改變的速度，以及這種方法在實際電路中是否能夠帶來可測量的能源節約。

該研究還提供了一種方法來研究納米級結構變化如何影響具有耦合結構和電氣轉變的材料中的電子開關。這些發現已發表在《自然通訊》上。

控制記憶的潛在應用與挑戰

這項研究的成果顯示，透過控制電子裝置的記憶行為，未來的計算硬件可能會更接近生物神經系統的運作方式。這不僅能提高計算效率，還能減少數據在處理器和記憶單元之間的移動，從而節省能源。然而，實驗仍在早期階段，研究人員需進一步探討如何在多個裝置間可靠控制行為，並確保這些技術能在實際應用中達到預期效果。