纳米线网络像人脑一样学习和记忆

由悉尼大学科学家领导的一个国际团队表明，纳米线网络可以像人脑一样投射短期和长期记忆。

这项研究发表在今天的期刊上 科学进步由 Alon Loeffler 博士领导在物理学院，与日本的合作者。

“我们在这项研究中发现，我们通常与人脑相关的高阶认知功能可以在非生物设备中进行模拟，”Loeffler 博士说。

“这项工作建立在我们之前的研究基础上，我们在之前的研究中展示了如何使用纳米技术来构建具有类似神经网络的电路和类似突触的信号的大脑电子设备。

“我们目前的工作为在非生物硬件系统中复制类脑学习和记忆铺平了道路，并表明类脑智能的潜在本质可能是物理的。”

纳米线网络是一种纳米技术，通常由非常细的银线制成，这些银线肉眼不可见，上面覆盖着塑料材料，并像网一样相互散布。 这些电线模拟了人脑相互连接的物理结构的各个方面。

纳米线网络的进步可以为许多现实世界的应用带来希望，例如改进需要在不可预测的环境中做出快速决策的机器人或传感器。

“这种纳米线网络类似于人工神经网络，因为纳米线就像神经元一样，它们相互连接的地方类似于突触，”物理学院高级研究员 Zdenka Koncic 教授说。

“在这项研究中，Loeffler 博士没有执行某种机器学习任务，而是更进一步，试图证明纳米线网络显示出某种类型的认知功能。”

为了测试纳米线网络的能力，研究人员对其进行了一项类似于人类心理学实验中使用的常见记忆任务的测试，称为 N-Back 任务。

对于一个人来说，N-Back 任务可能涉及从按序列显示的一系列猫图片中记住一张特定的猫图片。 N-Back 得分为 7，这是人们的平均值，表示一个人可以识别出向后七步显示的同一图像。

当应用于纳米线网络时，研究人员发现它可以“记住”电路中七步后的所需端点，这意味着在 N-Back 测试中得分为 7。

“我们在这里所做的是操纵末端电极的电压来迫使轨迹改变，而不是让网络做自己的事情。我们强迫轨迹去我们想要的地方，”Loeffler 博士说.

“当我们这样做时，它的记忆力远高于分辨率，并且并没有随着时间的推移而真正降低，这表明我们找到了一种方法来加固路径以将它们推向我们想要的位置，然后网络记住它们。

“神经科学家认为，这就是大脑的工作方式，一些突触连接得到加强，而另一些则被削弱，据信这就是我们优先记住某些事物、学习的方式等等。”

研究人员说，当纳米线网络不断得到强化时，它会达到不再需要强化的程度，因为信息正在被整合到记忆中。

“这有点像我们大脑中长期记忆和短期记忆之间的区别，”Koncic 教授说。

“如果我们想长时间记住某件事，我们真的需要不断训练我们的大脑来巩固它，否则它会随着时间的推移而逐渐消失。

“一项任务表明，纳米线网络可以在内存中存储多达七个项目，其水平远高于机会水平，无需强化训练，并且在强化训练下具有近乎完美的准确性。”