摘要:近年来,生物神经网络的高效信息处理特性启发了类脑计算的研究,而实现与生物系统类似的神经形态计算系统成为了当前的研究热点。生物神经系统的信息传输本质上是依靠离子运动,神经元通过离子跨膜运输产生的场电位不仅能高效传递信息(单次突触事件能耗仅约10 fJ),还能通过
近年来,生物神经网络的高效信息处理特性启发了类脑计算的研究,而实现与生物系统类似的神经形态计算系统成为了当前的研究热点。生物神经系统的信息传输本质上是依靠离子运动,神经元通过离子跨膜运输产生的场电位不仅能高效传递信息(单次突触事件能耗仅约10 fJ),还能通过突触外耦合效应(Ephaptic coupling effect)实现无直接连接的全局协同功能,这对记忆形成和认知至关重要。然而,现有的神经形态器件多集中于在功能层面模拟生物突触,而对离子传输机制的重视不足,这使得这些器件在实现生物系统的复杂性和连接性方面面临挑战。
为了解决这一问题,南方科技大学肖凯课题组与其合作者向生物神经系统的离子通讯策略学习,提出一种基于双层异质离子凝胶纳米纤维网络的仿生突触器件,借助其充放电过程中离子电势弛豫行为模仿突触的脉冲放电功能,实现了离子神经形态器件阵列化构筑,并用于低能耗类脑计算。该结构通过选择性离子捕获与非对称迁移机制,复现生物突触可塑性,能耗仅为6 fJ,与生物突触能效相当。基于离子短期记忆与非线性构建的储备池计算系统,在MNIST手写数字识别中实现了88%的准确率,展现了离子在边缘计算的高效性。更重要的是,通过离子独有的全局共享特性,在器件阵列上验证了类似生物神经元的突触外耦合效应,在n-back工作记忆任务中达成94%以上的类脑级精度,为构建高能效、高复杂度的类脑智能系统开辟了新路径。该研究以题为“Ephaptic Coupling in Ultralow-Power Ion-Gel Nanofiber Artificial Synapses for Enhanced Working Memory”的论文发表在最新一期《Advanced Materials》上。
1.1离子仿生突触器件的构筑
研究团队采用静电纺丝技术制造了离子凝胶纳米纤维网络,使得器件能够在柔性基底上实现大规模集成,并且大幅提高了离子传输效率。该器件的双层结构为:上层富含自由阴阳离子的离子存储层,用以模拟突触前膜;下层含有聚阴离子电解质的离子选通层,用于模拟突触后膜。通过这种结构设计,器件能够在脉冲信号激励下形成稳健的突触电压响应,并且能够像生物突触一样,通过突触后电位(EPSP)储存和传输信息。此外,采用电纺丝技术制备的纤维膜兼具柔性和稳定性,避免了传统水凝胶易蒸发、易污染的缺陷。
图1. 智能生命神经系统和离子神经形态系统
1.2 离子传输机制及电响应特性
当施加电流刺激时,凝胶中的离子会在电极表面积累形成双电层电容。通过双电层电容的充放电,以及离子不对称传输造成的离子缓慢恢复,实现了生物突触的记忆特性。同时,纤维结构具有高比表面积的优势,可以使得电流刺激更高效地推动离子迁移,实现超低能耗的信息传输。
图2. 离子仿生突触器件的电响应特性
1.3 突触可塑性模拟
基于离子的滞后传输机制,成功模拟了短程可塑性、长程可塑性、经验学习等生物突触特性,为神经形态计算系统的构建奠定了基础。
图3. 离子仿生突触器件的突触可塑性
1.4 基于离子突触器件的储备池计算系统
基于离子突触器件的短期记忆与非线性特性,构建了储备池计算系统。在MNIST手写数字识别任务中,利用离子的非线性映射功能,结合线性回归算法,实现了88%的分类准确率。并且在仅使用10个储层节点的情况下,准确率仍超过70%,展现了低资源需求下的边缘学习潜力。
图4. 基于离子突触器件的储备池计算系统
1.5 突触外耦合效应及认知任务实现
受生物神经系统跨脑区协同工作的启发,研究进一步探究了离子突触器件阵列的时空整合能力。由六个无硬连线连接的突触器件组成的阵列,通过离子迁移形成的全局耦合,成功模拟了生物神经网络的突触外耦合效应。并在n-back任务中成功复现了工作记忆的动态过程,测试准确率达94%,展现了类脑系统的联想记忆能力。
图5. 用于认知任务的离子仿生突触阵列
1.6 总结
离子凝胶纳米纤维仿生突触器件不仅能够高效模拟生物突触的功能,还能够通过电场耦合机制实现器件间的复杂互联,推动了类脑神经网络的发展。这为未来类脑智能器件的设计提供了新的方向,也为神经形态计算系统的能效和复杂性提升开辟了广阔的前景。
本论文以南方科技大学为第一单位,肖凯副教授、刘泉影助理教授、王力博士后(已于今年2月份入职南京工业大学)为共同通讯作者,硕士研究生陈远夏为论文第一作者。本工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、广东省重点实验室项目等项目资金支持。
肖凯副教授课题组长期招聘研究助理教授、博士后、科研助理和交流学生。课题组自2021年9月成立,围绕“神经仿生材料”“类脑计算器件”“神经调控技术”开展多学科交叉研究。课题组成员以南科大为第一单位在Nat. Commun., Sci. Adv., Angew等杂志发表多篇文章,课题组多位博士后成员获批国自然青年基金、博士后海外引才专项基金等。
具体信息见课题组网站:
招聘科研背景要求:1. 材料化学:具有电化学、无机纳米材料制备、离子导电聚合物、凝胶材料、胶体界面化学等研究背景者优先。2. 器件制备:具有生物电子/柔性电子器件、微纳电子器件、微纳流体器件、神经拟态器件、可穿戴器件、智能传感器件、清洁能源器件等研究背景者优先。3. 生物信号调控及神经计算:具有神经工程、细胞/生物电生理调控、神经计算等研究背景者优先。有意者直接和肖凯老师联系:xiaok3@sustech.edu.cn
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来源:火鸟与小鱼