11年2023月XNUMX日（Nanowerkスポットライト) 科学者たちは、人間の脳のような学習および記憶機能を実証する新しいタイプの電子部品を開発しました。 中国の国際研究チームによって開発された新しい「光強誘電性シナプス」デバイスは、神経系が知識を獲得して保存できるようにするニューロン間の生物学的接続を模倣しています。 に掲載された作品は、 高度機能材料 (「ニューロモーフィックコンピューティングのための光強誘電体ペロブスカイトシナプス」）は、経験から学習するインテリジェントなマシンやコンピューターを構築するための潜在的な道筋を提供します。 また、脳内でシナプスがどのように機能するかについての洞察も得られます。
a) P(VDF-TrFE) 含有抗溶媒を使用したペロブスカイト膜のワンステップ合成の概略図。 b) PFEP デバイスの概略構成。上部 Au 電極と下部 ITO 電極間の PFEP/Spiro-OMeTAD を示します。 (Wiley-VCH Verlag の許可を得て転載)
ニューロモルフィックエンジニアリング 電子回路やデバイスで脳機能を再現しようとする新興分野です。 中心的な目標は、生物学的システムの適応性と低消費電力を実証する、合成ニューロンとシナプスで構成される人工ニューラル ネットワークを開発することです。 これにより、従来のコンピューターよりも脳のように動作する自動運転車、音声アシスタント、病気診断 AI などの革新的なコンピューティング テクノロジーが生まれる可能性があります。 主要な課題は、生物学で見られる可塑性を示す人工シナプス（信号が伝達されるニューロン間の接合部）を作成することです。 シナプス可塑性として知られるシナプス接続の強化と弱化により、脳内で新しい記憶が形成され、古い記憶が消えていきます。 これを達成するための XNUMX つのアプローチは、光感受性、磁性、強誘電性 (電気分極を反転する能力) などの特性を組み合わせた多機能材料を使用して、神経系のダイナミクスを模倣することです。 新しい光強誘電体シナプスは、鉛ベースのペロブスカイト材料（太陽電池で人気を集めている材料の一種）で作られた薄膜と、P(VDF-TrFE)と呼ばれる有機強誘電体ポリマーを組み合わせて構成されています。 ペロブスカイト 優れた光電特性を示していますが、通常は鉛が含まれており、環境と健康への懸念が生じます。 研究者らは、暴露を最小限に抑えるために、低濃度の鉛と薄膜の形状を使用しました。 ただし、実際の用途では、ここで実証された多機能性を維持しながら鉛を無毒な金属に置き換えるにはさらなる作業が必要です。 ペロブスカイトは光電作用をもたらし、光にさらされると電流を生成しますが、ポリマーは強誘電性をもたらします。これは、電圧を印加することで反転できる小さな棒磁石に似た正極と負極を持ち、電気的に分極できることを意味します。 この特性の組み合わせにより、シナプスは、ペアパルス促進/抑制およびスパイクタイミング依存可塑性を含む、生物学的シナプスで観察されるいくつかのタイプのシナプス可塑性を模倣することができます。 これらの効果は、神経活動のパターンに応じてニューロン間の接続の強さを調整し、学習のための細胞の基盤であると考えられています。 重要な革新は、電圧を印加してデバイスを分極すること、つまりデバイスを「トレーニング」することによって、材料の強誘電特性が強化され、光電応答が強化されるという発見でした。 研究者らは、この光強誘電効果を利用して、パブロフ条件付け、つまり犬がベルの鳴る音と餌を与えることを関連付けることを学習した有名な実験をシミュレートできることを示しました。 この学習のデモンストレーションは、光パルスと電圧パルスを組み合わせることによってデバイス内で実現されました。 著者らによると、この研究はニューロモーフィック・コンピューティングおよび神経を刺激するエレクトロニクスのための多機能材料の新しいパラダイムを提供するという。 光強誘電体シナプスは、従来のコンピューターよりも脳のように動作する低消費電力の自己学習コンピューティング システムへの道を切り開き、自動運転車、音声アシスタント、病気診断 AI などの革新的なテクノロジーにつながる可能性があります。 生物学を模倣したニューロモーフィック システムは、従来の AI ハードウェアよりもエネルギー効率が桁違いに高く、小型デバイスで高度なインテリジェンスを実現できる可能性があります。 シナプス機能をさらに理解することで、この研究は生物学的知性の謎にも光を当てる可能性があります。
By
Michael Liebreich
バーガー
a) P(VDF-TrFE) 含有抗溶媒を使用したペロブスカイト膜のワンステップ合成の概略図。 b) PFEP デバイスの概略構成。上部 Au 電極と下部 ITO 電極間の PFEP/Spiro-OMeTAD を示します。 (Wiley-VCH Verlag の許可を得て転載)
ニューロモルフィックエンジニアリング 電子回路やデバイスで脳機能を再現しようとする新興分野です。 中心的な目標は、生物学的システムの適応性と低消費電力を実証する、合成ニューロンとシナプスで構成される人工ニューラル ネットワークを開発することです。 これにより、従来のコンピューターよりも脳のように動作する自動運転車、音声アシスタント、病気診断 AI などの革新的なコンピューティング テクノロジーが生まれる可能性があります。 主要な課題は、生物学で見られる可塑性を示す人工シナプス（信号が伝達されるニューロン間の接合部）を作成することです。 シナプス可塑性として知られるシナプス接続の強化と弱化により、脳内で新しい記憶が形成され、古い記憶が消えていきます。 これを達成するための XNUMX つのアプローチは、光感受性、磁性、強誘電性 (電気分極を反転する能力) などの特性を組み合わせた多機能材料を使用して、神経系のダイナミクスを模倣することです。 新しい光強誘電体シナプスは、鉛ベースのペロブスカイト材料（太陽電池で人気を集めている材料の一種）で作られた薄膜と、P(VDF-TrFE)と呼ばれる有機強誘電体ポリマーを組み合わせて構成されています。 ペロブスカイト 優れた光電特性を示していますが、通常は鉛が含まれており、環境と健康への懸念が生じます。 研究者らは、暴露を最小限に抑えるために、低濃度の鉛と薄膜の形状を使用しました。 ただし、実際の用途では、ここで実証された多機能性を維持しながら鉛を無毒な金属に置き換えるにはさらなる作業が必要です。 ペロブスカイトは光電作用をもたらし、光にさらされると電流を生成しますが、ポリマーは強誘電性をもたらします。これは、電圧を印加することで反転できる小さな棒磁石に似た正極と負極を持ち、電気的に分極できることを意味します。 この特性の組み合わせにより、シナプスは、ペアパルス促進/抑制およびスパイクタイミング依存可塑性を含む、生物学的シナプスで観察されるいくつかのタイプのシナプス可塑性を模倣することができます。 これらの効果は、神経活動のパターンに応じてニューロン間の接続の強さを調整し、学習のための細胞の基盤であると考えられています。 重要な革新は、電圧を印加してデバイスを分極すること、つまりデバイスを「トレーニング」することによって、材料の強誘電特性が強化され、光電応答が強化されるという発見でした。 研究者らは、この光強誘電効果を利用して、パブロフ条件付け、つまり犬がベルの鳴る音と餌を与えることを関連付けることを学習した有名な実験をシミュレートできることを示しました。 この学習のデモンストレーションは、光パルスと電圧パルスを組み合わせることによってデバイス内で実現されました。 著者らによると、この研究はニューロモーフィック・コンピューティングおよび神経を刺激するエレクトロニクスのための多機能材料の新しいパラダイムを提供するという。 光強誘電体シナプスは、従来のコンピューターよりも脳のように動作する低消費電力の自己学習コンピューティング システムへの道を切り開き、自動運転車、音声アシスタント、病気診断 AI などの革新的なテクノロジーにつながる可能性があります。 生物学を模倣したニューロモーフィック システムは、従来の AI ハードウェアよりもエネルギー効率が桁違いに高く、小型デバイスで高度なインテリジェンスを実現できる可能性があります。 シナプス機能をさらに理解することで、この研究は生物学的知性の謎にも光を当てる可能性があります。
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Michael Liebreich
バーガー
– マイケルは王立化学会による XNUMX 冊の本の著者です。
ナノ社会：技術の境界を押し上げる,
ナノテクノロジー：未来は小さい,
ナノエンジニアリング：テクノロジーを見えなくするスキルとツール
著作権©
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- 情報源： https://www.nanowerk.com/spotlight/spotid=63816.php
