发现揭示分子水平的类脑计算是可能的

爱尔兰利默里克大学的一项发现首次表明，在原子和分子的最小尺度上进行非常规类脑计算是可能的。利默里克大学伯纳尔研究所的研究人员与一个国际科学家团队合作，创造了一种新型有机材料，可以从其过去的行为中学习。

《自然材料》杂志的一项新研究揭示了模拟突触行为的“动态分子开关”的发现。

该研究由UL物理系分子建模教授兼SSPC主任、UL主办的科学基金会爱尔兰药物研究中心主任DamienThompson以及分子和脑启发纳米系统中心的ChristianNijhuis领导。屯特大学和中佛罗里达大学的EnriquedelBarco。

在封锁期间工作，该团队开发了一个两纳米厚的分子层，比一缕头发薄50,000倍，并且在电子穿过它时会记住它的历史。

汤普森教授解释说，“开关概率和开/关状态的值在分子材料中不断变化，这为传统的硅基数字开关提供了一种颠覆性的新替代品，这种开关只能打开或关闭。”

新发现的动态有机开关显示了深度学习所需的所有数学逻辑功能，成功模拟了巴甫洛夫“呼叫和响应”突触类脑行为。

研究人员使用广泛的实验表征和电气测量证明了新材料的特性，这些测量得到了多尺度建模的支持，从量子水平的分子结构预测建模到电气数据的分析数学建模。

为了在分子水平上模拟突触的动力学行为，研究人员将快速电子转移(类似于生物学中的动作电位和快速去极化过程)与受扩散限制的慢速质子耦合(类似于生物钙离子或神经递质的作用)相结合。

由于材料内部的电子转移和质子耦合步骤发生在非常不同的时间尺度上，转换可以模拟突触神经元连接的塑性行为、巴甫洛夫学习和数字电路的所有逻辑门，只需改变施加的电压和持续时间他们解释说，合成过程中的电压脉冲。

“这是一个伟大的锁定项目，克里斯、恩里克和我通过缩放会议和庞大的电子邮件线程相互推动，使我们的团队在材料建模、合成和表征方面的综合技能达到我们可以展示这些新的类脑计算的程度属性，”汤普森教授解释道。

“社区早就知道硅技术的工作方式与我们大脑的工作方式完全不同，因此我们使用基于软分子的新型电子材料来模拟类脑计算网络。”

研究人员解释说，该方法将来可以应用于由光等其他刺激驱动的动态分子系统，并与不同类型的动态共价键形成耦合。

这一突破开辟了一系列全新的自适应和可重构系统，为可持续和绿色化学创造了新的机会，从更高效的药物产品和其他增值化学品的流动化学生产到用于高密度计算和存储的新型有机材料的开发存储在大数据中心。

“这仅仅是个开始。我们已经在忙于扩展下一代智能分子材料，它正在推动可持续替代技术的发展，以应对能源、环境和健康方面的重大挑战，”汤普森教授解释说。