神经形态记忆设备是神经元和突触的模拟

研究人员开发出一种纳米尺寸的存储设备，可以在单个单元内同时模拟突触和神经元。 这是朝着完成神经形态计算目标迈出的又一步，神经形态计算旨在用半导体设备模仿人类思维。

神经形态计算是一种通过复制构成大脑的突触和神经元来实现人工智能的方法。 神经形态设备基于大脑可以执行但当前计算机无法执行的认知功能。 当前基于互补金属氧化物半导体的神经形态设备连接人工突触和神经元，但没有协同作用。 神经元和突触的伴随整合仍然是一项具有挑战性的任务。 为了解决这些问题，材料科学与工程系的Keon Jae Le教授带领一个研究团队通过在记忆的单个细胞中引入神经元突触相互作用来实现人类的生物工作机制，而不是 电连接人工神经元和突触设备的传统方法。

先前研究的人工突触设备通常用于加速并行计算。 这与大脑的运行机制有着明显的区别。 研究人员团队在神经形态设备中实现了突触和神经元之间的协同相互作用，模拟了生物神经网络的机制。 开发的神经形态存储设备能够取代复杂的 CMOS 电路，从而实现高可扩展性和成本效益。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-05-neuromorphic-memory-device-simulates-neurons.html