在开发神经形态芯片以人工复制模拟大脑结构和功能的电路时,模拟神经冲动(尖峰)的自发尖峰的产生和传递功能尚未得到充分利用。
九州理工学院和大阪大学的一个联合研究小组利用导电原子力显微镜(C-AFM)研究了目前在单壁碳纳米管(SWNT)上吸收的各种分子和粒子的连接处的整流控制,并发现了在SWNT上吸收的多金属氧酸盐(POM)分子中产生负差异抗性。这表明在分子结中发生不稳定的动态非平衡状态。
此外,研究人员创造了极其密集,随机的SWNT / POM网络分子神经形态装置,产生类似于神经元神经冲动的自发尖峰。
POM由金属原子和氧原子组成,形成三维框架。与普通有机分子不同,POM可以在单个分子中存储电荷。在该研究中,认为来自网络的负差分电阻和尖峰产生是由网络中分子结中的非平衡电荷动力学引起的。
因此,由Megumi Akai-Kasaya领导的联合研究小组进行了与POM分子复合的随机分子网络模型的模拟计算,POM分子能够存储电荷,复制随机分子网络产生的尖峰。他们还证明了这种分子模型很可能成为油藏计算设备的一个组成部分。储层计算被预期为下一代人工智能(AI)。他们的研究成果发表在Nature Communications上。
“我们研究的重要性在于,大脑功能的一部分被纳米分子材料复制。我们证明了随机分子网络本身可能成为神经形态AI的可能性,”主要作者Hirofumi Tanaka说。
预计该小组的成就将极大地促进未来神经形态装置的发展。