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作者：XT 编审：寇建超 排版：王落尘 在生物电子学和脑机接口（BCI）研究领域，模拟人脑的学习过程（比如联想学习）已成为一个重要的研究方向。 联想学习是提高个人适应能力的一项关键学习原则，也是近年来科学家们在类脑计算领域的一个研究重点。关于联想学习，有一个著名的实验 “巴甫洛夫的狗” ，心理学家巴甫洛夫（Ivan Pavlov）在研究无条件反射和条件反射时，用狗做了这样一个实验：每次给狗送食物前先打开红灯、响起铃声，经过一段时间后，一旦铃声一响或红灯一亮，狗就会开始分泌唾液。 （来源：维基百科） 为了模拟联想学习，研究具有非易失性存储特性的有机突触晶体管是必不可少的一环，但现有技术存在偏置方案复杂、高写入电压以及过程不可逆性，严重阻碍了联想学习电路的进一步发展，且可以模仿联想学习的有机电化学装置也非常少。 近日，来自香港大学和美国西北大学（Northwestern University）的研究人员在联想学习方面取得了新的突破，他们开发出一种类似大脑的计算设备，该设备能够通过联想学习。与 “巴甫洛夫的狗” 实验相类似，研究人员通过调节电路，成功地将光与电压关联起来。 在该研究中，研究人员设计出了一种新颖的有机电化学 “突触晶体管”，它可以像人脑一样同时处理和存储信息。研究人员证明，这种晶体管可以模仿人脑中突触的短期和长期可塑性，在记忆的基础上不断学习。 相关研究以 “Mimicking associative learning using an ion-trapping non-volatile synaptic organic electrochemical transistor” 为题，发表在科学期刊《自然通讯》（Nature Communications）上。 （来源：Nature Communications） 研究人员表示，凭借系统类似大脑的能力，这种新型晶体管和电路有望突破传统计算系统的局限性，包括其耗能的硬件和无法同时执行多个任务的有限能力。这种类似大脑的设备还具有更高的容错性，即使在某些部件出现故障时也能继续顺利运行。 该研究论文的通讯作者之一、西北大学生物医学工程助理教授 Jonathan Rivnay 表示：“尽管现代计算机已经非常出色，但在一些复杂的、非结构化的任务中，比如模式识别、运动控制和多传感器集成任务，人脑可以轻易地胜过它们。这要归功于突触的可塑性，它是大脑计算能力的基本组成部分，能使大脑以高度并行、容错和节能的方式工作。在我们的工作中，我们展示了一种模仿生物突触关键功能的有机塑料晶体管。” 人脑的奥秘：神经突触可塑性 人体大脑是一个高度复杂的系统，包含上千亿个神经元，神经元之间或神经元与其他细胞之间依靠上百万亿个神经突触，得以实现信号传递和信息交换，并形成高度并行、容错、高效、可重构的大脑神经网络系统。 神经突触具有很强的可塑性，通过特定模式的突触活动，其连接强度、形态和功能都可以发生短期或长期的改变。突触可塑性是大脑神经突触的一个重要特征，也是人脑学习和记忆的生物学基础，丰富多样的突触可塑性使得神经突触在进行信息处理时表现出不同的功能。 在传统的数字计算系统中，数据处理和存储单元是物理分离的，以致于在处理数据密集型任务时需要消耗大量的能量。近年来，受人脑中计算和存储过程集结合的启发，科学家们试图开发出更像人脑一样运行的计算机，并配备功能类似于神经元网络的设备。 （来源：Pixabay） 该研究论文的第一作者、Rivnay 小组的博士后研究人员 Xudong Ji 表示：“目前，我们使用的计算机系统的工作方式是，内存和逻辑单元是物理隔离的。每执行一次运算，系统会将信息发送到存储单元；之后每次想要检索信息时，计算机都必须回忆它。如果我们能把这两个独立的功能结合在一起，则可以节省运算空间和能量成本。” 当前，记忆电阻或 “忆阻器（memristor）” 是最先进的技术，可以执行组合处理和记忆功能，但忆阻器的开关能耗昂贵且生物相容性较差。这些缺点使得研究人员转向研究突触晶体管，尤其是有机电化学突触晶体管，这种晶体管具有低电压、连续可调存储器和高兼容性的生物应用等优点。尽管如此，这一技术的挑战仍然存在。 Rivnay 说：“即使是高性能的有机电化学突触晶体管，也要求将写操作与读操进行解耦。因此，如果想要保留内存，就必须将其与写过程断开连接，而这种操作会使集成到电路或系统中的问题进一步复杂化。” 像人脑一样：突触式晶体管 为了克服这些挑战，研究团队在有机电化学晶体管（OECT）内优化了一种导电塑料材料，它可以捕获离子。在大脑中，一个神经元可以使用称为神经递质的小分子向另一个神经元传递信号。在突触晶体管中，离子的行为类似于神经递质，在终端之间发送信号以形成人工突触。通过保留来自捕获离子的存储数据，晶体管可以记住以前的活动，从而形成长期的可塑性。 图 | OECT 的电非易失性（来源：该论文） 实验表明，该非易失性有机电化学晶体管具有良好的可逆性和记忆性，避免了使用基于晶体管或忆阻器的访问器件，从而简化了基于更复杂的晶体管有源阵列的电路设计。 研究人员将单个突触晶体管连接到一个神经形态电路中，来模拟联想学习，展示了其设备的突触行为。他们将电压和光传感器集成到电路中，并训练电路将两个不相关的物理输入（电压和光）彼此关联。 图 | 使用 OECT 人工突触模拟突触长期可塑性（LTP）（来源：该论文） 研究人员分别用有机电化学晶体管模拟了突触的短期可塑性（STP）和长期可塑性（LTP）。STP 会发生突触权重的暂时性改变，而 LTP 通过更持久地改变突触权重来发挥其在记忆或学习中的作用，LTP 可以持续几分钟、几天甚至几年。在实验中，通过反复给有机电化学晶体管施加突触前栅极电压脉冲，研究人员模拟了大脑的记忆过程。 受 “巴甫洛夫的狗” 实验启发，研究人员在处理神经形态电路中，通过用手指按压来激活一个电压。为了使电路将光与电压联系起来，研究人员首先从一个 LED 灯泡中施加脉冲光，然后立即施加电压。在这种情况下，电压就是食物、光就是铃声。该设备的相应传感器就会检测到这两个输入。 图 | 基于 OECT 的神经形态电路，用于展示联想学习（来源：该论文） 经过一个训练周期，电路在光和电压之间建立了初步联系。经过五个训练周期后，电路明显地将光与电压显着关联。实验表明，光能够单独触发一个信号或产生 “无条件响应”。 应用前景广泛 研究人员表示，该研究基于有机电化学晶体管的非易失性特点，已成功展示了一种神经形态电路，该电路可通过组合压力传感器、光敏电阻、易失性有机电化学晶体管和非易失性有机电化学晶体管，来模拟来自两个物理输入的联想学习。 由于突触电路是由柔软的聚合物制成的，因此可以很容易地在柔性板上制成，并且可以轻松地集成到柔性可穿戴电子设备、智能机器人和可植入设备中，直接与活体组织甚至大脑连接。 Rivnay 说：“虽然我们的应用是概念证明，但我们提出的电路可以进一步扩展，以囊括更多的感官输入，并与其他电子设备集成在一起，来实现现场低功耗计算。由于它与生物环境兼容性，该设备可以直接与活体组织连接，这对下一代生物电子学来说至关重要。” 参考资料： https://www./articles/s41467-021-22680-5#Abs1 https://www./pub_releases/2021-04/nu-nbc042721.php AI 便携式假肢让截肢患者运动自如  |
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