Nanofluidic slits in this artificial neuron prototype mimic the ion channels in the brain.  PAUL ROBIN/LABORATOIRE DE PHYSIQUE DE L'ENS

来源：IEEE电气电子工程师

在能源使用和信息传输能力方面，设计模仿人脑的电子系统是科学研究的圣杯。尽管人工智能已经取得了长足的进步，但这些系统仍然远远不能与大脑的能量效率相匹配。巴黎ENS Laboratoire de Physique的一组科学家认为答案可能在于微流体。

“人类的大脑……需要20瓦（才能正常工作），基本上相当于一个灯泡所需，”参与这项研究的科学家之一的Paul Robin说，“计算机需要更多的能量。我们的想法是，我们的大脑之所以如此高效，可能是因为它使用离子而不是电子来工作。”

在最近的一篇论文中，研究人员提出人工神经元可以用离子而不是电子来携带信息。为了证明这一点，他们设计了一种装置，该装置由极薄（小于一纳米）石墨烯纳米石片中的一层水分子组成。Robin表示，当施加电场时，水分子的传导特性开始表现出一些“非常奇怪”的行为。“这些系统有某种记忆，”他说，“因为在它们内部，离子实际上会聚集成更大的结构，可以是离子对，甚至是长串的离子。”

这被称为忆阻效应，也就是说，这些离子簇保留了它们在过去收到的一些“刺激”。Robin解释说，通常，当你施加电压时，正离子向一个方向移动，负离子向另一个方向移动。“但是这些结构不会在瞬间对电场产生反应…[相反，它们]在移动之前需要一些时间…[而且]这给了系统一些记忆。”他补充说，如果刺激被消除，它会在返回初始状态之前保持兴奋几分钟。

在他的分析计算中，Robin注意到他所写的方程式和生理学中用来描述神经元的方程式之间的相似之处。石墨烯缝隙“让人想起[大脑中]的离子通道……它们是神经元膜上的孔，让或不让离子通过”。经元中的离子流导致动作电位的释放，使它们能够在大脑中相互交流。通过数学建模，研究人员能够证明离子簇再现了动作电位发射的物理机制，从而再现了信息的传输。

为了证明这一概念，科学家们利用分子动力学模拟创造了一个人工神经元原型。Robin解释说，在神经元生理学中，有一系列的孔，每个孔在他们的装置中都具有纳米微粒的特性。“所以我的想法是把几个石墨烯狭缝放在一起，形成一个看起来像神经元的整体。”他补充道，一旦这个类比成立，就只需要模拟几个系统而不是一个系统。

“理论和模拟都很好，但归根结底，我们对具体的实际结果感兴趣，”Robin说，也就是说，在实验中重现同样的结果。这项工作正在进行中，但也有一些积极的进展：“在实验中，我们似乎确实有一些记忆效应……事实上，记忆效应比我们预期的要强烈得多。”在他们的论文中，据报道，记忆只有几毫秒，但实验表明这可能长达一小时。

目前还没有确凿的证据表明基于离子的系统可能比基于电子的系统更好。“因此，第一步，”Robin说，“是创建一种离子电子学系统，并评估它是否有效。”为此，科学家们正在研究如何利用这些实验结果来构建一个人工神经元，或一个小型神经网络，然后看看这样的系统是否能够实现简单的学习算法。

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