大腦需要驚人的能量來適應(yīng)環(huán)境學習，模糊識別，具有高識別能力和智能，以及執(zhí)行復雜的信息處理。

神經(jīng)回路的兩個關(guān)鍵特征是“突觸的學習能力”和“神經(jīng)沖動或尖峰”。隨著大腦科學的進步，大腦結(jié)構(gòu)逐漸被澄清，但它太復雜而無法完全模仿?？茖W家們試圖通過使用簡化的神經(jīng)形態(tài)電路和模擬大腦機制的一部分的設(shè)備來復制大腦功能。

在開發(fā)神經(jīng)形態(tài)芯片以人工復制模擬大腦結(jié)構(gòu)和功能的電路時，模擬神經(jīng)沖動(尖峰)的自發(fā)尖峰的產(chǎn)生和傳遞功能尚未得到充分利用。

九州理工學院和大阪大學的一個聯(lián)合研究小組利用導電原子力顯微鏡(C-AFM)研究了目前在單壁碳納米管(SWNT)上吸收的各種分子和粒子的連接處的整流控制，并發(fā)現(xiàn)了在SWNT上吸收的多金屬氧酸鹽(POM)分子中產(chǎn)生負差異抗性。這表明在分子結(jié)中發(fā)生不穩(wěn)定的動態(tài)非平衡狀態(tài)。

此外，研究人員創(chuàng)造了極其密集，隨機的SWNT / POM網(wǎng)絡(luò)分子神經(jīng)形態(tài)裝置，產(chǎn)生類似于神經(jīng)元神經(jīng)沖動的自發(fā)尖峰。

POM由金屬原子和氧原子組成，形成三維框架。與普通有機分子不同，POM可以在單個分子中存儲電荷。在該研究中，認為來自網(wǎng)絡(luò)的負差分電阻和尖峰產(chǎn)生是由網(wǎng)絡(luò)中分子結(jié)中的非平衡電荷動力學引起的。

因此，由Megumi Akai-Kasaya領(lǐng)導的聯(lián)合研究小組進行了與POM分子復合的隨機分子網(wǎng)絡(luò)模型的模擬計算，POM分子能夠存儲電荷，復制隨機分子網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的尖峰。他們還證明了這種分子模型很可能成為油藏計算設(shè)備的一個組成部分。儲層計算被預(yù)期為下一代人工智能(AI)。他們的研究成果發(fā)表在Nature Communications上。

“我們研究的重要性在于，大腦功能的一部分被納米分子材料復制。我們證明了隨機分子網(wǎng)絡(luò)本身可能成為神經(jīng)形態(tài)AI的可能性，”主要作者Hirofumi Tanaka說。

預(yù)計該小組的成就將極大地促進未來神經(jīng)形態(tài)裝置的發(fā)展。