差不多10年前，在神經擬態計算領域，科學家們就開始琢磨一種叫做憶阻器的微型工具，這種工具能夠像真正的大腦突觸一樣工作。這在當時還是一個遙不可及的夢想。
想要打造類腦計算機，最主要的是要模擬突觸。要知道，人腦的工作主要依賴突觸在神經元之間傳遞信號。人腦中，突觸數量約為神經元的10000倍，因此最關鍵的是如何獲得功耗低、可高密度集成的人工突觸器件，這時結構簡單又節能的電子元件憶阻器就排上了用場。而且憶阻器能夠在電源關閉之後，仍能“記憶”先前通過的電荷量。
10年以後，夢想照進現實，一種更優質的憶阻器誕生了。
運行電壓不到傳統計算機的8%，神經擬態憶阻器和大腦一樣節能
馬薩諸塞州立大學阿姆斯特分校的一個研究小組發現，他們利用蛋白質納米線來作為生物導線，來製造神經擬態憶阻器，或者說“記憶晶體管”。
和大腦突觸一樣，它在非常低的能耗下高效運行，在神經元之間傳遞信號。節能又環保，非常好用！
從微生物地桿菌中提取的蛋白質納米線(綠色)，促進了記憶電阻器裝置(銀色)在生物電壓下工作，模擬了大腦中的神經元組件(藍色連接)
正如第一作者、電子計算機工程博士Tianda Fu解釋的那樣，神經形態計算機最大的障礙之一，是大多數傳統計算機的運行電壓超過1伏，而大腦神經元之間的電壓要低很多，一般在80毫伏以下，在這種電壓下發送信號，也就是動作電位。
Fu表示，利用馬薩諸塞大學安姆斯特分校由微生物學家 Derek Lovely 從地桿菌上取下來的蛋白質納米線，他現在已經將記憶電阻器的電壓調整到了神經擬態的電壓水平。這些測試是在電子計算工程研究員Jun Yao的實驗室進行的。
Yao說: “這是有史以來第一次一個設備可以在與大腦相同的電壓水平下工作。我們造出的這個設備，和大腦中的生物成分一樣節能，真正實現了超低功耗計算能力。這是一個重大的概念上的突破，我們認為，它將在生物電子學領域激發更廣大的探索空間。”
能導電還能還原金屬，功臣竟然是小小細菌？
這種地桿菌很神奇，他喜歡電，就像皮卡丘。
地桿菌，學名叫地桿菌科細菌，是一種非常重要的異化 Fe（Ⅲ）還原菌，廣泛分佈於 Fe（Ⅲ）還原環境，比如淡水沉積物、有機物或重金屬汙染的地下水沉積層等，具有重要的生物修復功能。
這種地桿菌上面的蛋白質納米線應用範圍很廣，能導電，同組研究人員此前曾開發過一種發電裝置，也是藉助這種蛋白質，利用空氣中的水分就能發電。
研究人員指出，地桿菌的導電蛋白納米線和昂貴的硅納米線相比，有很多優點，因為硅納米線會產生有毒的化學物質，生產過程也會消耗大量能量。
相比之下，地桿菌蛋白質納米線在水或體液中也更穩定，這對於生物醫學的應用至關重要。Fu和Yao對這些納米線進行了很多測試，比如，測試它們在不同電壓下的性能。他們自己設計了一個電子脈衝開關，通過一個微小記憶電阻裡的金屬線發送正負電荷。
他們之所以用金屬絲，是因為蛋白質納米線可以促進金屬還原，改變金屬離子的反應性和電子轉移性能。地桿菌擁有這種神奇能力並不奇怪，因為它也要呼吸，用化學方式還原金屬，來獲取能量，就和人要呼吸氧氣一樣。
《自然》上發表的論文中具體解釋了，蛋白質納米線可以促進銀（Ag + ）的還原。由於還原發生在生物環境中，表明他們能夠催化生物電壓記憶電阻器。因此，研究員利用蛋白質納米線構建了銀記憶電阻器，方便切換。
Yao解釋說，隨著脈衝開關在金屬絲中變化，這個比人類頭髮直徑小100倍的微型裝置創造出了新的分支和連接，就和人類的大腦一樣。產生新的連接的過程，和人類大腦中學習新事物，接受新信息的過程是一樣的。
現代神經科學中，大腦就是一種生物計算機，雖然運行機制和傳統計算機很不一樣，但是它們用類似的方式從周圍世界中獲得信息、存儲信息、處理信息，從這個意義上講，大腦就是計算機中的中央處理器（CPU）。
Yao補充說，“你可以調節納米線記憶電阻突觸的傳導性或可塑性，這樣它就可以模擬大腦中用於計算的生物組件。”與傳統計算機相比，這種設備的學習能力明顯不是基於軟件。
讀博期間一年連發2篇Nature，論文一作Tianda Fu講述實驗過程艱辛
根據第一作者Tianda Fu的Facebook顯示，他中學就讀於北大附中，大學時期在重慶大學。
博士期間就讀於UMass Amherst（馬薩諸塞大學安姆斯特分校），攻讀電氣與計算機工程技術，目前在該校擔任Graduate Research Assistant。
UMass Amherst始建於1863年，是享譽世界的美國著名公立大學系統麻省大學系統旗艦校區，也是建校最早的校區，為世界大學聯盟成員。
根據Google學術，他的研究方向是生物電子以及憶阻器。算上本次發佈的論文，攻擊發表論文6篇，其中2020年有2篇發佈在Nature上，一篇發佈在Nature communications。
Fu的研究過程也並非一帆風順。他回憶說: “第一批實驗當中，納米線的性能差強人意。” 在兩年多的時間裡不斷反覆嘗試，直到有一天，電腦屏幕上顯示的電壓測量結果讓他大吃一驚。
“我還記得那一天。在測量電壓時，我們一直盯著電腦屏幕看。電壓一直在下降，我倆說，‘哇，起作用了，簡直太激動了。”
這項研究未來有廣闊的應用前景，比如說可以用於監測心率的裝置。Fu，Yao和同事們將繼續針對憶阻器中蛋白質納米線的化學、生物學和電子學應用進行全面的探索。Yao補充說: “有朝一日希望這種裝置能夠與生物系統中的真實神經元進行對話。”
芯片造腦，科幻照進現實
以往的究中，不同的神經系統有著不同的神經元模型，突觸模型和網絡模型。
2016年， IBM製造出世界首個人造納米級隨機相變神經元芯片，可實現人工智能的高速無監督學習。這一成果主要在於神經擬態計算方向，是以新器件的方式直接模仿脈衝神經元的行為。可以實現大尺度的圖像識別，信號傳輸速度快，功耗低。
2019年，英特爾公司展示了其最新的可模擬800多萬個神經元的Pohoiki Beach芯片系統，標誌著人類向機器模擬大腦又近了一步。這個新型芯片擁有800多萬個“神經元”(相當於某些小型齧齒動物的大腦)和80億個“突觸”。
它在人工智能任務執行中執行速度比傳統的CPU要快一千倍，能效提高一萬倍。這一芯片系統已被應用於模擬皮膚觸覺感應、控制假腿及玩桌球遊戲上等任務中。它在圖像識別、自動駕駛和自動化機器人上帶來巨大提升。
近日，發表在《自然機器智能》雜誌上的一篇文章指出，英特爾的神經擬態芯片Loihi習得了10種危險品不同氣味的特徵。它的深度學習能力建立在大數據分析之上，去模擬人類嗅到氣味的大腦運行機制。這一發現，擁有“嗅覺”神經擬態芯片機器人在監測環境，檢測危險物質，等方面有很大的商用潛力。如應用在機場安檢區域，能夠高效識別有危害的物質。
神經擬態芯片不斷髮展，未來類腦計算也將滲透在我們生活的方方面面。
參考鏈接：
https://phys.org/news/2020-04-unveil-electronics-mimic-human-brain.html
https://www.nature.com/articles/s41467-020-15759-y
