新突破：科學家研發類腦奈米線網絡，讓AI模仿人類即時學習與記憶

IT之家 11 月 3 日消息，科學研究人員近日模仿大腦中的神經網絡，成功發展出一種可以動態學習和記憶的物理神經網路。這個物理神經網路由微小的奈米線組成，並模仿大腦中的突觸，透過響應電線相交點的電子電阻變化來執行任務。

此實體神經網路透過識別和呼叫電脈衝序列，能夠使用線上存取的動態數據，執行即時學習、影像辨識等任務，避免了沉重的記憶體和能源使用。

圖源：雪梨大學

IT之家註：奈米線網路（Nanowire network）是一種奈米技術，通常由肉眼不可見的高導電銀線製成，覆蓋有塑膠材料並形成網狀結構。

每根奈米線的寬度約為人類頭髮的千分之一，它們共同形成一個隨機網絡，其行為很像我們大腦中的神經元網絡。

它們能夠自我組裝成一個具有記憶和處理能力的動態複雜網絡，類似於人腦。現在，雪梨大學的國際研究團隊證明了奈米線網路不僅與人腦相似，而且能夠像人腦一樣學習和記憶。

此物理神經網路效仿人類的神經網絡，由直徑為十億分之一米的細線組成，透過一系列命令或演算法執行記憶和學習任務來處理訊息，這些命令或演算法對奈米線交叉處的電子電阻變化做出反應，就像《Pick-up Sticks》遊戲中的結點。

記憶和學習任務是使用簡單的演算法實現的，這些演算法響應奈米線重疊處的電子電阻變化。這種功能被稱為“電阻記憶開關”，當電輸入遇到電導率變化時就會產生，類似於我們大腦中的突觸所發生的情況。

奈米線網路學會了辨識手寫數字。

這種創新技術不僅可以節省能源，還可以大幅減少記憶體使用，為能夠處理複雜的現實世界學習和記憶任務的高效、低能耗的機器智慧鋪平道路。他們的開創性研究論文已發表在《自然通訊》上，標誌著機器學習和人工智慧領域的重大進步。

IT之家在此附上研究論文地址：Zhu, R., Lilak, S., Loeffler, A. et al. Online dynamical learning and sequence memory with neuromorphic nanowire networks. Nat Commun 14, 6697 (2023) . https://doi.org/10.1038/s41467-023-42470-5

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