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巴塞羅那大學(UAB)的研究人員已經開發出一種磁性材料，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。研究結果已經發表在了Materials Horizons雜志上。

神經形態計算是通過模擬神經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元的可塑性:根據刺激神經元的電脈沖的持續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，速度類似于神經元產生的速度，為毫秒級。”他們還表示:“我們已經開發了一種人工突觸，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)和脈沖頻率來實現的。“當單氮化鈷層的厚度低于50納米，并以大于每秒100循環的頻率施加電壓時，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生的突觸功能，不施加任何外部信號就可以繼續處理信息。”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"，已發表在Materials Horizons 上。

前瞻經濟學人APP資訊組

參考資料：DOI: 10.1039/D2MH01087A

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