射流化学系统可以模拟大脑储存记忆的方式

大脑通常被视为一个软物质化学计算机,但它处理信息的方式非常不同的传统硅电路。三组现在描述化学系统能够存储信息的方式类似于神经元的方式相互沟通在突触连接。这种“神经形态”设备可以提供很低的能量计算和作为传统的电子产品和“湿”的化学系统之间的接口,可能包括神经元和其他活细胞本身。

在突触,电脉冲或旅行沿着神经元动作电位触发释放神经递质分子桥连接到下一个神经元,改变第二个神经元的状态,使它或多或少可能火自己的动作电位。如果一个神经元反复影响另一个,它们之间的连接可能会加强。这就是信息被认为成为印作为一个内存,这一过程被称为Hebbian学习。突触的能力来调整他们的连接响应输入信号被称为可塑性和神经网络通常发生在两个时间尺度。短期可塑性(STP)创建连接模式,快速消退,用于过滤和处理感觉信号,而长期可塑性(LTP,也称为长期势差)痕迹更长寿的记忆。两个生物过程仍不完全理解。

神经形态电路显示这种学习行为已经开发出来之前使用固态电子设备称为记忆电阻器,两端设备的电流之间的关系,通过和电压取决于先前通过的电荷。记忆电阻器可能保留这个内存,即使在没有能力应用——它们是“非易失性”——这意味着神经形态与非常低功耗电路可以处理信息,功能至关重要的方式我们的大脑可以不过热。通常,忆阻器的行为表现为电流电压关系一个循环,和响应变化取决于电压是否增加或减少:属性称为磁滞,本身代表一种内存设备行为是取决于它的历史。

流体认为

Lyderic Bocquet在巴黎高等师范学院和同事,¹和独立萍玉中国科学院化学研究所的在北京和他的同事们,²现在记忆电阻器,使用离子的水溶液。他们不是第一次这样做,^3、4但较低的新设备的工作电压和多才多艺的记忆效应,真正模拟神经元的可塑性和学习功能。

Bocquet的设备和他的同事们,溶液流过slit-like纳米通道由原子级光滑的雪花二硫化钼或活性炭几纳米宽,墙上的一个电压可以应用。片坐在氮化硅膜微观孔隙刺穿,通过盐溶液传递的。通过狭缝的离子电流取决于外加电压与磁滞回线在一个高度非线性的方式,因此提供记忆电阻的行为——的可能性Bocquet和他的同事证明了之前原则上,但没有制造工作设备。⁵

研究者认为这种行为要么在有限空间离子之间的相互作用,或不对称离子通过的方式在每一个方向,这取决于使用的设备类型。如果一个电压脉冲持续10秒“写”应用于活性炭装置,其离子电导最初增加之前迅速衰减在不到两分钟。它不会腐烂回到原来的水平但达到更高的高原可能呆几个小时。因此有短期和长期可塑性设备以应对一种人工的动作电位。Bocquet和他的同事们用这种行为来展示Hebbian学习,电导的只有改变两组脉冲到达的两个终端设备在正确的序列相关,模仿学习,如果两个神经元突触一起线时火。

Yu和同事在奈米流体设备,离子解决方案通过圆嘴巴nanopipette,墙的连接链的聚合物polyimidazole。这些带正电的链的负离子可以绑定解决方案,再吸附的动态创建一个可用于存储的滞后响应短期记忆。短期的可塑性起源于history-dependent离子分布在我们的设备中,”Yu说。因为这里的吸附取决于离子的化学相互作用和拴在聚合物,内存特征可以通过调优系统的化学变化。在一个例子中,研究人员表明,记忆效应坚持一个离子解决方案与生理体液,但改变通过增加能源生物分子的三磷酸腺苷(ATP)。这说明了一个生物系统界面和“说”的能力。他们还展示了一种化学信号-阴离子的浓度的变化可以被转换成电子反应,模拟神经元的激活突触神经递质。

存储容量

这样的生物相容性是描述的神经形态记忆效应更明显帕特里克·科利尔在田纳西州的橡树岭国家实验室和同事。⁷建筑在他们的早期作品,^3、6研究人员已经表明短期⁶和长期⁷系统的可塑性两滴的水盐溶液,几百微米宽,涂有一层脂质表面活性剂和悬浮在一个有机溶剂。带入接触时,液滴粘在一起形成一个脂双分子层的界面,这样的细胞膜。他们发现,对面的电容膜也表现出滞后和可塑性,因为重组的脂质双分子层的分子和离子。与其说这些电路从而记忆电阻器,但记忆电容:他们存储和释放的电荷是依赖于过去的方式模仿短期的可塑性。鉴于脑组织的干重50%左右脂质膜,研究人员认为这不是不可想象的,这样记忆效应甚至可能发挥作用在生物神经网络。

短期和长期的可塑性是重要的给神经网络不同级别的计算和记忆,”说Timothee利专家神经形态计算波尔多大学的。他说,虽然这样的化学系统运行更慢比固态设备,如硅,他们可能会在较低功率运行的水平。“射流设备可以非常有效的、可伸缩的和可能的未来神经形态系统,”他说。

Bocquet说,毕竟,精力充沛的大脑工作相当于两个香蕉一天:远低于传统的电脑。但生物物理学家约瑟夫Najem宾夕法尼亚州立大学的警告说,目前的忆阻器设备的没有任何优势时硅电路功耗,同时他们在低电压(大约2 v)并生成低电流[nanoamps],其功耗不会太远,硅的。Najem说,他们的真正优势,可能在与生物系统。

“大脑是使用离子和水使其计算,而不是电子,非常引人注目,“Bocquet说。他认为新设备提供的契机,深入离子计算和真正调查性能的。他补充说,下一步是创建这些设备或网络连接它们与真正的神经元。于有同样的目标。“我们希望利用这些设备不仅阅读和处理从神经元的化学信息,但真正还提供刺激神经元控制它们,”他说。