声波助力神经形态芯片更好模拟大脑

由亚利桑那大学（University of Arizona）的闫晓东（Xiaodong Yan）领导的研究人员利用声波开发了一种声学突触，能够更好地模拟生物神经元。该装置由三根通过环氧胶粘合的铝棒组成，并附有超声波发射器和传感器。研究人员利用声波对数据进行编码，并调制phi比特的相位来模拟突触可塑性，使装置能够随时间增强或减弱连接。在测试中，该声学突触在对鸢尾花进行分类时优于传统多层感知器神经网络，仅用39个参数即达到96.7%的准确率，并且峰值准确率比后者快20%。该装置的功耗最多仅为当前电子神经形态硬件的十分之一。此外，通过添加一根额外的铝棒，该系统能够模拟涉及多巴胺和血清素等神经调节过程，实现类似生物大脑的灵活适应。该研究成果于6月12日发表在《科学进展》（Science Advances）上。