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巴塞羅那大學(UAB)的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種磁性材料，能夠模仿大腦存儲信息的方式，這種材料使得模擬神經(jīng)元的突觸成為可能，并首次模擬深度睡眠時的學習過程。研究結(jié)果已經(jīng)發(fā)表在了Materials Horizons雜志上。

神經(jīng)形態(tài)計算是通過模擬神經(jīng)元的主要突觸功能來模擬大腦行為的一種新的計算范式。這些功能中包括神經(jīng)元的可塑性:根據(jù)刺激神經(jīng)元的電脈沖的持續(xù)時間和重復程度來訓練存儲或忘記信息的能力，這種可塑性有關學習和記憶。

研究人員開發(fā)了一種基于薄層單氮化鈷(CoN)的材料，通過施加電場，可以控制該層與放置該層的液體電解質(zhì)之間的界面上鈉離子的積累。ICREA研究教授Jordi Sort和Serra Húnter終身教授Enric Menéndez解釋說:“這種新材料通過電壓控制離子運動，其方式類似于我們的大腦，速度類似于神經(jīng)元產(chǎn)生的速度，為毫秒級。”他們還表示:“我們已經(jīng)開發(fā)了一種人工突觸，在未來可能成為一種新的計算范式的基礎，取代目前計算機使用的模式。”

通過施加電壓脈沖，可以以一種可控的方式模擬諸如記憶、信息處理、信息檢索等過程，并且第一次可以在不施加電壓的情況下進行信息的可控更新。這種控制是通過修改單氮化鈷層的厚度(這決定了離子運動的速度)和脈沖頻率來實現(xiàn)的。“當單氮化鈷層的厚度低于50納米，并以大于每秒100循環(huán)的頻率施加電壓時，我們成功地模擬了一個額外的邏輯功能:一旦施加電壓，該設備就可以被設定為學習或忘記，而不需要任何額外的能量輸入，模仿大腦在深度睡眠時發(fā)生的突觸功能，不施加任何外部信號就可以繼續(xù)處理信息。”Jordi Sort說。

該研究論文題為"Frequency-dependent stimulated and post-stimulated voltage control of magnetism in transition metal nitrides: towards brain-inspired magneto-ionics"，已發(fā)表在Materials Horizons 上。

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參考資料：DOI: 10.1039/D2MH01087A

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