科学家在纳米流体器件实现类人脑记忆，神经形态计算迎来重大突破

抖音快讯 2025年08月02日 14:11 2 admin

曼彻斯特大学国家石墨烯研究所的科学家团队成功开发出能够模拟人脑记忆功能的可编程纳米流体忆阻器，为下一代神经形态计算技术开辟了全新道路。这项发表在《自然通讯》期刊上的突破性研究，首次在单一器件中实现了所有四种理论预测的忆阻行为类型，同时展现出短期和长期记忆功能，标志着仿生计算技术的重要进展。

研究团队利用二维材料如二硫化钼和六方氮化硼构建的超薄纳米通道，在其中限制液体电解质，创造出了一种全新的纳米流体方法。与传统依赖电子运动的固态忆阻器不同，这种方法实现了超低能耗运行，并能够真实模拟生物学习过程。

纳米流体设备中的类脑记忆——研究团队从左到右：Gwang Hyeon Nam、Radha Boya、Abdulghani Ismail

该研究的意义不仅在于技术创新，更在于为人工智能、机器人技术和生物电子学等领域提供了新的可能性。通过模拟大脑神经突触的复杂行为，这些器件可能成为构建真正智能化、自适应计算系统的关键组件。

四种记忆模式的统一实现

研究的核心突破在于通过调节电解质成分、pH值、电压频率和通道几何形状等实验参数，使同一纳米流体器件能够在四种不同的记忆回路类型之间切换。这四种类型包括两种"交叉"和两种"非交叉"类型，分别对应不同的记忆机制：离子-离子相互作用、离子-表面电荷吸附/解吸、表面电荷反转和离子浓度极化。

论文资深作者拉达·博亚教授表示："这是首次在单一器件中观察到所有四种忆阻器类型。这展示了纳米流体系统的卓越可调性及其复制复杂类脑行为的潜力。"这种多模式切换能力使得单个器件能够根据不同需求调整其记忆特性，大大提高了系统的灵活性和效率。

研究团队开发的理论模型成功解释了观察到的所有行为。该模型综合考虑了离子-离子相互作用、表面吸附和通道入口效应，为理解和设计未来的纳米流体记忆系统提供了统一框架。这种理论与实验的完美结合，为该技术的进一步发展奠定了坚实基础。

生物神经突触的精确模拟

器件展现出的短期和长期记忆功能与生物神经突触高度相似，这种对记忆持续时间的动态控制对于开发能够适应和学习环境的神经形态系统至关重要。例如，器件可以根据施加的电压和电解质条件"忘记"信息或保持数天，就像人们可能很快忘记把钥匙放在哪里，却能终生记住家庭住址一样。

研究团队特别模拟了短期突触抑制现象，这是一种连续神经信号会降低响应强度的过程，除非给予足够的恢复时间。在神经元中，这是由神经递质囊泡的临时耗竭引起的。在纳米通道中，由于离子相互作用产生了类似效果，需要时间才能恢复到初始状态。

这种模拟能力具有重要的实际意义。想象在咖啡厅工作时，起初杯子碰撞声和聊天声很明显，但很快大脑就会过滤掉这些噪音以便专注工作。这种日常现象被称为感觉适应，而短期突触抑制正是促成这种现象的细胞机制之一。

下一代计算技术的前景

通过利用二维材料和流体离子传输的独特性质，研究人员设想了一类新的可重构、节能计算器件，能够进行实时学习和决策制定。这种技术有望在人工智能、机器人技术和生物电子学等领域产生广泛影响。

论文第一作者阿卜杜勒加尼·伊斯迈尔博士指出："这项工作代表了我们对离子记忆理解的重大飞跃。它为低功耗、自适应计算系统开辟了令人兴奋的可能性，这些系统的运行方式更像人脑。"

与传统的硅基计算相比，这种仿生方法具有显著优势。人脑每天仅消耗约20瓦特的能量，却能执行复杂的认知任务，而现代超级计算机执行类似任务需要消耗数兆瓦的电力。纳米流体忆阻器的超低能耗特性使其成为构建真正节能智能系统的理想选择。

国家石墨烯研究所作为世界领先的石墨烯和二维材料中心，拥有价值1300万英镑的尖端设施，包括全球学术界最大的5级和6级洁净室。这些设施为推进复合材料、功能膜、能源、绿色氢膜、超高真空二维材料、纳米医学、二维基印刷电子学和表征等关键领域的基础工业应用提供了强大支撑。

这项研究不仅展示了纳米技术在模拟生物系统方面的巨大潜力，也为未来开发更加智能、高效的计算系统指明了方向。随着技术的进一步发展和完善，我们有望看到真正意义上的类脑计算系统投入实际应用。

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