从人类大脑运行中获得灵感来进行电子产品的研发，是全球工程师们都关注的领域。此次，研究人员进行了一项理论分析，利用离子作为神经细胞携带信息来开发人工神经元。这一装置用石墨烯制成纳米狭缝，狭缝内由单层水来传输离子，具有与神经元相同的传输能力。相关论文发表在最新一期的《科学》杂志上。
可以说，没有什么人造设备的效率高过人脑——人脑能执行许许多多复杂的任务，每天消耗的能量却仅相当于两个香蕉。它的高效率取决于它的基本单元——神经元。神经元有一个带纳米孔的膜，称为离子通道，根据接收到的刺激打开和关闭，由此产生的离子流会产生电流，负责发射动作电位（可兴奋细胞受到刺激时，在静息电位的基础上产生的电位变化过程），这是允许神经元相互交流的信号。
当然，人工智能（AI）也可以完成以上所有这些任务，但代价是能耗——AI的能耗是人脑的数万倍。
有鉴于此，来自法国国家科学研究中心与巴黎高等师范学院等机构的科学家，此次将整个研究的挑战放在设计一种与人脑一样节能的电子系统。例如，通过使用离子而不是电子来携带信息。科学家们认为，纳米流体学（研究流体在小于100纳米宽的通道中的行为方式）提供了许多观点。
在新实验中，研究团队构建了一个人工神经元原型，其由含有单层水分子的极薄石墨烯狭缝构成。研究人员证明，在电场的作用下，来自这层水的离子可聚集成细长的簇，并产生一种被称为忆阻器效应的特性：这些簇能保留过去接收到的一些刺激，且为了与大脑比较，石墨烯狭缝再现了离子通道、簇和离子流。利用理论和数字工具，研究人员展示了如何组装这些集群以模拟动作电位发射的物理机制，从而模拟信息的传输。
研究人员表示，他们现在的目标，是通过实验去证明此类系统可以实现简单的学习算法，在此基础上，这一算法就能为未来的电子记忆铺平道路。
总编辑圈点
这些年来，科学家们一直希望创造出与人脑类似的电子系统，不过他们进行研究的切入点并不相同。比如，此前有大量研究通过模拟人脑处理信息的机制，设计出规模越来越大、层数越来越多的人工神经网络。而在上述研究中，科学家的着眼点在于让人工神经元像人脑神经元一样节能。相信这些从不同角度切入的研究成果最终将融会贯通，带来更加高效、强大的人工智能。
