可编程二维纳米通道实现类脑记忆功能

游戏天地 2025年08月07日 08:28 2 admin

曼彻斯特大学的研究人员成功研发出一种新型可编程纳流控忆阻器，该设备能够模拟人脑的记忆功能，为新一代神经形态计算的发展奠定了重要基础。相关研究成果已发表于《自然通讯》期刊。

在这项研究中，科学家们展示了通过调控由二维材料（如二硫化钼（MoS₂）和六方氮化硼（hBN））制成的纳米通道，可使设备呈现出理论上预测的全部四种忆阻行为。这是首次在单个设备中实现这一突破，具有显著的技术创新性。

忆阻器（又称记忆电阻）是一种可依据过往电活动调整自身电阻，进而实现记忆存储的元件。与传统固态忆阻器依赖电子运动的工作原理不同，曼彻斯特大学团队采用二维材料中受限的液体电解质构建设备。这种纳流控方法不仅能实现超低能耗运行，还可模拟生物学习过程，在能效与功能模拟上展现出独特优势。

研究通过调节电解质成分、pH值、电压频率及通道几何形状等参数，使同一纳流控设备能在四种不同的记忆回路类型间切换，包括两种“交叉”类型与两种“非交叉”类型。这些回路类型分别对应不同的记忆机制，如离子-离子相互作用、离子-表面电荷吸附与解吸、表面电荷反转以及离子浓度极化，为设备实现多样化记忆功能提供了机制支撑。

除具备多种记忆模式外，该设备还能像生物突触一样表现出短期记忆与长期记忆特性。例如，根据施加的电压和电解质条件，设备既可以随时间“遗忘”信息，也能将信息保留数天，与人脑的记忆模式高度契合，进一步贴近生物神经系统的工作方式。

为解释上述行为，研究团队构建了一套理论模型，成功复现了所有四种忆阻回路类型，为理解和设计未来的纳流控记忆系统提供了统一框架。

此项研究为低功耗、自适应计算系统开辟了广阔前景，这类系统将更接近人脑的运作模式。借助二维材料与流体离子传输的独特特性，研究人员构想了一种新型可重构、高能效的计算设备，其能够实现实时学习与决策，这在人工智能、机器人技术及生物电子学等领域具有重要的应用价值和广泛影响。