本文來自微信公眾號：X-MOLNews
大家都知道，計算機與人腦的架構與工作方式有著巨大的差別。人類大腦由大約 860 億個互相連接的神經元組成，雖然單元計算速度遠不如基於傳統馮•諾依曼架構（信息存儲與信息處理在物理上分離）的計算機，但這種複雜的神經網絡從某種程度上可以看作是一個存儲和計算一體化且高度並行的分佈式計算系統，對於複雜數據和多線程任務的處理效率極高，而且功耗很低。科學家們一直努力模擬人類大腦的結構和運算模式，而人工突觸和神經元被認為是構建仿生、神經形態計算系統的關鍵要素，也成為近幾年的熱門研究領域 [1]。然而，使用相互兼容的材料體系構建大規模且具有生物仿真動力學行為的突觸和神經元器件一直是研究的難點。
本文來自微信公眾號：X-MOLNews
大家都知道，計算機與人腦的架構與工作方式有著巨大的差別。人類大腦由大約 860 億個互相連接的神經元組成，雖然單元計算速度遠不如基於傳統馮•諾依曼架構（信息存儲與信息處理在物理上分離）的計算機，但這種複雜的神經網絡從某種程度上可以看作是一個存儲和計算一體化且高度並行的分佈式計算系統，對於複雜數據和多線程任務的處理效率極高，而且功耗很低。科學家們一直努力模擬人類大腦的結構和運算模式，而人工突觸和神經元被認為是構建仿生、神經形態計算系統的關鍵要素，也成為近幾年的熱門研究領域 [1]。然而，使用相互兼容的材料體系構建大規模且具有生物仿真動力學行為的突觸和神經元器件一直是研究的難點。
生物神經元網絡和人工模擬突觸示意圖。圖片來源：Sci. Adv. [1]
近日，北京大學黃如院士（點擊查看介紹）、楊玉超研究員（點擊查看介紹）和北京科技大學李立東教授（點擊查看介紹）等研究者在Materials Horizons 雜誌上報道了一種人工雙端憶阻神經形態器件，在電極/電介質界面引入銀納米團簇（Ag NCs），可同時在增強和抑制過程中實現短時程可塑性（short-term plasticity, STP）和長時程可塑性（long-term plasticity, LTP）。其中，銀納米團簇可以響應施加的脈衝，並進行移動、連接和重分佈，它們在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，很好地模擬了生物學中的突觸和神經元動力學，這使得可以用相同的器件展示多種突觸功能和神經元發放。這種器件無需刻意設計重疊脈衝就可實現多種複雜功能，比如再可塑性（metaplasticity）、異步經典條件反射（asynchronous classical conditioning）和脈衝時間依賴可塑性（spike-timing-dependent plasticity, STDP）等，為構建能夠編碼和處理時空信息的智能神經形態系統奠定了基礎。
本文來自微信公眾號：X-MOLNews
大家都知道，計算機與人腦的架構與工作方式有著巨大的差別。人類大腦由大約 860 億個互相連接的神經元組成，雖然單元計算速度遠不如基於傳統馮•諾依曼架構（信息存儲與信息處理在物理上分離）的計算機，但這種複雜的神經網絡從某種程度上可以看作是一個存儲和計算一體化且高度並行的分佈式計算系統，對於複雜數據和多線程任務的處理效率極高，而且功耗很低。科學家們一直努力模擬人類大腦的結構和運算模式，而人工突觸和神經元被認為是構建仿生、神經形態計算系統的關鍵要素，也成為近幾年的熱門研究領域 [1]。然而，使用相互兼容的材料體系構建大規模且具有生物仿真動力學行為的突觸和神經元器件一直是研究的難點。
生物神經元網絡和人工模擬突觸示意圖。圖片來源：Sci. Adv. [1]
近日，北京大學黃如院士（點擊查看介紹）、楊玉超研究員（點擊查看介紹）和北京科技大學李立東教授（點擊查看介紹）等研究者在Materials Horizons 雜誌上報道了一種人工雙端憶阻神經形態器件，在電極/電介質界面引入銀納米團簇（Ag NCs），可同時在增強和抑制過程中實現短時程可塑性（short-term plasticity, STP）和長時程可塑性（long-term plasticity, LTP）。其中，銀納米團簇可以響應施加的脈衝，並進行移動、連接和重分佈，它們在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，很好地模擬了生物學中的突觸和神經元動力學，這使得可以用相同的器件展示多種突觸功能和神經元發放。這種器件無需刻意設計重疊脈衝就可實現多種複雜功能，比如再可塑性（metaplasticity）、異步經典條件反射（asynchronous classical conditioning）和脈衝時間依賴可塑性（spike-timing-dependent plasticity, STDP）等，為構建能夠編碼和處理時空信息的智能神經形態系統奠定了基礎。
“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”器件結構及STP/LTP測試。圖片來源：Mater. Horiz.
研究者設計了“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”的人工突觸器件結構，其中Ta2O5薄膜作為介電層，也是容納Ag納米團簇的基質，Ta具有更好的粘附性因此被用作頂電極。通過1 nm厚Ag薄膜的退火實現Ag納米團簇在電極/電介質界面的引入。研究者隨後研究了該器件的突觸行為，整個實驗過程中，器件始終保持在低於1 V的低壓下工作。在外加電壓刺激下，該器件可以模擬生物學中的興奮性突觸後電流（EPSC）行為，在增強和抑制兩種過程中均實現STP和LTP過程。這在此前人工突觸相關報道中還從未有人實現過。
在生物突觸中，Ca2+的遷移在STP和LTP中起到關鍵作用，是形成記憶和學習的基礎。類似地，該器件中Ag納米團簇起到了類似突觸中Ca2+的作用。比如，低振幅的單脈衝只能將少量的Ag激發到電介質中，這類似於Ca2+離子的內流過程，還可能形成一個弱導電通道。在施加脈衝使得Ag進行電化學遷移之後，Ag細絲表面能的熱力學最小化驅動橋接Ag納米團簇從電介質中逸出，這類似於Ca2+離子通過質膜的外流過程。這些過程也得到了電鏡圖像的證實。可以說，電場作用下，Ag納米團簇在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，模擬了生物學中的突觸動力學，是該人工突觸器件實現STP/LTP的機制，並可用於模擬生物神經元的累積、洩漏、發放動力學過程，從而在同一種器件當中實現了突觸、神經元的功能。
本文來自微信公眾號：X-MOLNews
大家都知道，計算機與人腦的架構與工作方式有著巨大的差別。人類大腦由大約 860 億個互相連接的神經元組成，雖然單元計算速度遠不如基於傳統馮•諾依曼架構（信息存儲與信息處理在物理上分離）的計算機，但這種複雜的神經網絡從某種程度上可以看作是一個存儲和計算一體化且高度並行的分佈式計算系統，對於複雜數據和多線程任務的處理效率極高，而且功耗很低。科學家們一直努力模擬人類大腦的結構和運算模式，而人工突觸和神經元被認為是構建仿生、神經形態計算系統的關鍵要素，也成為近幾年的熱門研究領域 [1]。然而，使用相互兼容的材料體系構建大規模且具有生物仿真動力學行為的突觸和神經元器件一直是研究的難點。
生物神經元網絡和人工模擬突觸示意圖。圖片來源：Sci. Adv. [1]
近日，北京大學黃如院士（點擊查看介紹）、楊玉超研究員（點擊查看介紹）和北京科技大學李立東教授（點擊查看介紹）等研究者在Materials Horizons 雜誌上報道了一種人工雙端憶阻神經形態器件，在電極/電介質界面引入銀納米團簇（Ag NCs），可同時在增強和抑制過程中實現短時程可塑性（short-term plasticity, STP）和長時程可塑性（long-term plasticity, LTP）。其中，銀納米團簇可以響應施加的脈衝，並進行移動、連接和重分佈，它們在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，很好地模擬了生物學中的突觸和神經元動力學，這使得可以用相同的器件展示多種突觸功能和神經元發放。這種器件無需刻意設計重疊脈衝就可實現多種複雜功能，比如再可塑性（metaplasticity）、異步經典條件反射（asynchronous classical conditioning）和脈衝時間依賴可塑性（spike-timing-dependent plasticity, STDP）等，為構建能夠編碼和處理時空信息的智能神經形態系統奠定了基礎。
“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”器件結構及STP/LTP測試。圖片來源：Mater. Horiz.
研究者設計了“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”的人工突觸器件結構，其中Ta2O5薄膜作為介電層，也是容納Ag納米團簇的基質，Ta具有更好的粘附性因此被用作頂電極。通過1 nm厚Ag薄膜的退火實現Ag納米團簇在電極/電介質界面的引入。研究者隨後研究了該器件的突觸行為，整個實驗過程中，器件始終保持在低於1 V的低壓下工作。在外加電壓刺激下，該器件可以模擬生物學中的興奮性突觸後電流（EPSC）行為，在增強和抑制兩種過程中均實現STP和LTP過程。這在此前人工突觸相關報道中還從未有人實現過。
在生物突觸中，Ca2+的遷移在STP和LTP中起到關鍵作用，是形成記憶和學習的基礎。類似地，該器件中Ag納米團簇起到了類似突觸中Ca2+的作用。比如，低振幅的單脈衝只能將少量的Ag激發到電介質中，這類似於Ca2+離子的內流過程，還可能形成一個弱導電通道。在施加脈衝使得Ag進行電化學遷移之後，Ag細絲表面能的熱力學最小化驅動橋接Ag納米團簇從電介質中逸出，這類似於Ca2+離子通過質膜的外流過程。這些過程也得到了電鏡圖像的證實。可以說，電場作用下，Ag納米團簇在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，模擬了生物學中的突觸動力學，是該人工突觸器件實現STP/LTP的機制，並可用於模擬生物神經元的累積、洩漏、發放動力學過程，從而在同一種器件當中實現了突觸、神經元的功能。
銀納米團簇的遷移與重分佈過程與STP/LTP。圖片來源：Mater. Horiz.
雙脈衝易化（paired-pulse facilitation, PPF）是生物突觸中的特徵現象，當施加兩個連續脈衝時，第二個脈衝的響應幅度會大於第一個，且依賴於兩個脈衝的時間間隔。本文報道的人工突觸器件也可以模擬這一過程。而且，這些行為可以通過施加脈衝期間Ag納米團簇向內的電化學遷移以及脈衝間隔期間向外的熱力學擴散之間的競爭效應來進行解釋。
本文來自微信公眾號：X-MOLNews
大家都知道，計算機與人腦的架構與工作方式有著巨大的差別。人類大腦由大約 860 億個互相連接的神經元組成，雖然單元計算速度遠不如基於傳統馮•諾依曼架構（信息存儲與信息處理在物理上分離）的計算機，但這種複雜的神經網絡從某種程度上可以看作是一個存儲和計算一體化且高度並行的分佈式計算系統，對於複雜數據和多線程任務的處理效率極高，而且功耗很低。科學家們一直努力模擬人類大腦的結構和運算模式，而人工突觸和神經元被認為是構建仿生、神經形態計算系統的關鍵要素，也成為近幾年的熱門研究領域 [1]。然而，使用相互兼容的材料體系構建大規模且具有生物仿真動力學行為的突觸和神經元器件一直是研究的難點。
生物神經元網絡和人工模擬突觸示意圖。圖片來源：Sci. Adv. [1]
近日，北京大學黃如院士（點擊查看介紹）、楊玉超研究員（點擊查看介紹）和北京科技大學李立東教授（點擊查看介紹）等研究者在Materials Horizons 雜誌上報道了一種人工雙端憶阻神經形態器件，在電極/電介質界面引入銀納米團簇（Ag NCs），可同時在增強和抑制過程中實現短時程可塑性（short-term plasticity, STP）和長時程可塑性（long-term plasticity, LTP）。其中，銀納米團簇可以響應施加的脈衝，並進行移動、連接和重分佈，它們在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，很好地模擬了生物學中的突觸和神經元動力學，這使得可以用相同的器件展示多種突觸功能和神經元發放。這種器件無需刻意設計重疊脈衝就可實現多種複雜功能，比如再可塑性（metaplasticity）、異步經典條件反射（asynchronous classical conditioning）和脈衝時間依賴可塑性（spike-timing-dependent plasticity, STDP）等，為構建能夠編碼和處理時空信息的智能神經形態系統奠定了基礎。
“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”器件結構及STP/LTP測試。圖片來源：Mater. Horiz.
研究者設計了“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”的人工突觸器件結構，其中Ta2O5薄膜作為介電層，也是容納Ag納米團簇的基質，Ta具有更好的粘附性因此被用作頂電極。通過1 nm厚Ag薄膜的退火實現Ag納米團簇在電極/電介質界面的引入。研究者隨後研究了該器件的突觸行為，整個實驗過程中，器件始終保持在低於1 V的低壓下工作。在外加電壓刺激下，該器件可以模擬生物學中的興奮性突觸後電流（EPSC）行為，在增強和抑制兩種過程中均實現STP和LTP過程。這在此前人工突觸相關報道中還從未有人實現過。
在生物突觸中，Ca2+的遷移在STP和LTP中起到關鍵作用，是形成記憶和學習的基礎。類似地，該器件中Ag納米團簇起到了類似突觸中Ca2+的作用。比如，低振幅的單脈衝只能將少量的Ag激發到電介質中，這類似於Ca2+離子的內流過程，還可能形成一個弱導電通道。在施加脈衝使得Ag進行電化學遷移之後，Ag細絲表面能的熱力學最小化驅動橋接Ag納米團簇從電介質中逸出，這類似於Ca2+離子通過質膜的外流過程。這些過程也得到了電鏡圖像的證實。可以說，電場作用下，Ag納米團簇在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，模擬了生物學中的突觸動力學，是該人工突觸器件實現STP/LTP的機制，並可用於模擬生物神經元的累積、洩漏、發放動力學過程，從而在同一種器件當中實現了突觸、神經元的功能。
銀納米團簇的遷移與重分佈過程與STP/LTP。圖片來源：Mater. Horiz.
雙脈衝易化（paired-pulse facilitation, PPF）是生物突觸中的特徵現象，當施加兩個連續脈衝時，第二個脈衝的響應幅度會大於第一個，且依賴於兩個脈衝的時間間隔。本文報道的人工突觸器件也可以模擬這一過程。而且，這些行為可以通過施加脈衝期間Ag納米團簇向內的電化學遷移以及脈衝間隔期間向外的熱力學擴散之間的競爭效應來進行解釋。
不同頻率和次數的脈衝下的人工突觸測試。圖片來源：Mater. Horiz.
這種人工雙端憶阻突觸還可以執行更加複雜的功能，包括再可塑性、異步經典條件反射和脈衝時間依賴可塑性（STDP）。而且這些功能的實現，都是基於器件中Ag納米團簇的競爭性電化學和熱力學過程，而無需刻意設計編程條件。
本文來自微信公眾號：X-MOLNews
大家都知道，計算機與人腦的架構與工作方式有著巨大的差別。人類大腦由大約 860 億個互相連接的神經元組成，雖然單元計算速度遠不如基於傳統馮•諾依曼架構（信息存儲與信息處理在物理上分離）的計算機，但這種複雜的神經網絡從某種程度上可以看作是一個存儲和計算一體化且高度並行的分佈式計算系統，對於複雜數據和多線程任務的處理效率極高，而且功耗很低。科學家們一直努力模擬人類大腦的結構和運算模式，而人工突觸和神經元被認為是構建仿生、神經形態計算系統的關鍵要素，也成為近幾年的熱門研究領域 [1]。然而，使用相互兼容的材料體系構建大規模且具有生物仿真動力學行為的突觸和神經元器件一直是研究的難點。
生物神經元網絡和人工模擬突觸示意圖。圖片來源：Sci. Adv. [1]
近日，北京大學黃如院士（點擊查看介紹）、楊玉超研究員（點擊查看介紹）和北京科技大學李立東教授（點擊查看介紹）等研究者在Materials Horizons 雜誌上報道了一種人工雙端憶阻神經形態器件，在電極/電介質界面引入銀納米團簇（Ag NCs），可同時在增強和抑制過程中實現短時程可塑性（short-term plasticity, STP）和長時程可塑性（long-term plasticity, LTP）。其中，銀納米團簇可以響應施加的脈衝，並進行移動、連接和重分佈，它們在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，很好地模擬了生物學中的突觸和神經元動力學，這使得可以用相同的器件展示多種突觸功能和神經元發放。這種器件無需刻意設計重疊脈衝就可實現多種複雜功能，比如再可塑性（metaplasticity）、異步經典條件反射（asynchronous classical conditioning）和脈衝時間依賴可塑性（spike-timing-dependent plasticity, STDP）等，為構建能夠編碼和處理時空信息的智能神經形態系統奠定了基礎。
“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”器件結構及STP/LTP測試。圖片來源：Mater. Horiz.
研究者設計了“Ta/Ag-NCs/Ta2O5/Pt/Ti”的人工突觸器件結構，其中Ta2O5薄膜作為介電層，也是容納Ag納米團簇的基質，Ta具有更好的粘附性因此被用作頂電極。通過1 nm厚Ag薄膜的退火實現Ag納米團簇在電極/電介質界面的引入。研究者隨後研究了該器件的突觸行為，整個實驗過程中，器件始終保持在低於1 V的低壓下工作。在外加電壓刺激下，該器件可以模擬生物學中的興奮性突觸後電流（EPSC）行為，在增強和抑制兩種過程中均實現STP和LTP過程。這在此前人工突觸相關報道中還從未有人實現過。
在生物突觸中，Ca2+的遷移在STP和LTP中起到關鍵作用，是形成記憶和學習的基礎。類似地，該器件中Ag納米團簇起到了類似突觸中Ca2+的作用。比如，低振幅的單脈衝只能將少量的Ag激發到電介質中，這類似於Ca2+離子的內流過程，還可能形成一個弱導電通道。在施加脈衝使得Ag進行電化學遷移之後，Ag細絲表面能的熱力學最小化驅動橋接Ag納米團簇從電介質中逸出，這類似於Ca2+離子通過質膜的外流過程。這些過程也得到了電鏡圖像的證實。可以說，電場作用下，Ag納米團簇在電介質中的電化學遷移和熱力學弛豫彼此競爭，模擬了生物學中的突觸動力學，是該人工突觸器件實現STP/LTP的機制，並可用於模擬生物神經元的累積、洩漏、發放動力學過程，從而在同一種器件當中實現了突觸、神經元的功能。
銀納米團簇的遷移與重分佈過程與STP/LTP。圖片來源：Mater. Horiz.
雙脈衝易化（paired-pulse facilitation, PPF）是生物突觸中的特徵現象，當施加兩個連續脈衝時，第二個脈衝的響應幅度會大於第一個，且依賴於兩個脈衝的時間間隔。本文報道的人工突觸器件也可以模擬這一過程。而且，這些行為可以通過施加脈衝期間Ag納米團簇向內的電化學遷移以及脈衝間隔期間向外的熱力學擴散之間的競爭效應來進行解釋。
不同頻率和次數的脈衝下的人工突觸測試。圖片來源：Mater. Horiz.
這種人工雙端憶阻突觸還可以執行更加複雜的功能，包括再可塑性、異步經典條件反射和脈衝時間依賴可塑性（STDP）。而且這些功能的實現，都是基於器件中Ag納米團簇的競爭性電化學和熱力學過程，而無需刻意設計編程條件。
實現經典條件反射的實驗測試。圖片來源：Mater. Horiz.
小結
北京大學黃如院士、楊玉超研究員和北京科技大學李立東教授等研究者報道了一種人工雙端憶阻神經形態器件。該工作具有以下意義：（1）該器件可以同時在增強和抑制過程中實現STP和LTP，這對調整信息傳輸和網絡動力學至關重要；（2）該器件可以很好地模擬生物學中的Ca2+動力學，使執行復雜的突觸功能成為可能，包括再可塑性、異步經典條件反射和STDP；（3）異步經典條件反射不需要同步呈現條件和無條件刺激，與神經生物學機制很類似，可提供更高的魯棒性；（4）可用相同器件實現突觸和神經元功能，支持大規模應用，具有更好的兼容性。作為類腦芯片的基礎，神經形態器件具有極高的應用價值，可用於構建更高性能、能處理更復雜信息的智能神經形態器件系統。
Electrochemical and thermodynamic processes of metal nanoclusters enabled biorealistic synapses and leaky-integrate-and-fire neurons
Jingxian Li, Yuchao Yang, Minghui Yin, Xinhao Sun, Lidong Li, Ru Huang
Mater. Horiz., 2019, DOI: 10.1039/C9MH01206K
導師介紹
黃如
https://www.x-mol.com/university/faculty/61651
楊玉超
https://www.x-mol.com/university/faculty/61660
李立東
https://www.x-mol.com/university/faculty/17449
參考文獻：
1. Xu W., Min S., Hwang H., et al. Organic core-sheath nanowire artificial synapses with femtojoule energy consumption. Sci. Adv., 2016, 2, e1501326. DOI: 10.1126/sciadv.1501326
https://advances.sciencemag.org/content/2/6/e1501326
關於Materials Horizons：
Materials Horizons 是材料科學領域的國際領先期刊，報道材料科學與化學、物理學、生物學和工程學交叉領域的突破性首創研究，2018年的影響因子為14.356。
（本文由小希供稿）