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巴塞罗那大学(UAB)的研究人员已经开发出一种磁性材料，能够模仿大脑存储信息的方式，这种材料使得模拟神经元的突触成为可能，并首次模拟深度睡眠时的学习过程。研究结果已经发表在了Materials Horizons杂志上。

神经形态计算是通过模拟神经元的主要突触功能来模拟大脑行为的一种新的计算范式。这些功能中包括神经元的可塑性:根据刺激神经元的电脉冲的持续时间和重复程度来训练存储或忘记信息的能力，这种可塑性有关学习和记忆。

研究人员开发了一种基于薄层单氮化钴(CoN)的材料，通过施加电场，可以控制该层与放置该层的液体电解质之间的界面上钠离子的积累。ICREA研究教授Jordi Sort和Serra Húnter终身教授Enric Menéndez解释说:“这种新材料通过电压控制离子运动，其方式类似于我们的大脑，速度类似于神经元产生的速度，为毫秒级。”他们还表示:“我们已经开发了一种人工突触，在未来可能成为一种新的计算范式的基础，取代目前计算机使用的模式。”

通过施加电压脉冲，可以以一种可控的方式模拟诸如记忆、信息处理、信息检索等过程，并且第一次可以在不施加电压的情况下进行信息的可控更新。这种控制是通过修改单氮化钴层的厚度(这决定了离子运动的速度)和脉冲频率来实现的。“当单氮化钴层的厚度低于50纳米，并以大于每秒100循环的频率施加电压时，我们成功地模拟了一个额外的逻辑功能:一旦施加电压，该设备就可以被设定为学习或忘记，而不需要任何额外的能量输入，模仿大脑在深度睡眠时发生的突触功能，不施加任何外部信号就可以继续处理信息。”Jordi Sort说。

该研究论文题为"Frequency-dependent stimulated and post-stimulated voltage control of magnetism in transition metal nitrides: towards brain-inspired magneto-ionics"，已发表在Materials Horizons 上。

前瞻经济学人APP资讯组

参考资料：DOI: 10.1039/D2MH01087A

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