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MIPT创造了一种模拟生物记忆的设备
MIPT 的科学家提出了一种基于氧化铪的第二种忆阻器。这个设备就像活人大脑中的突触一样，会记住信息，并自然地逐渐忘记那些长时间未访问过的数据。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）MIPT 的科学家提出了一种基于氧化铪的第二种忆阻器。这个设备就像活人大脑中的突触一样，会记住信息，并自然地逐渐忘记那些长时间未访问过的数据。
忆阻器可以成为具有模拟生物大脑学习的模拟架构的神经形态计算机的基础。该文章发表在 ACS Applied Materials & Interfaces 杂志上。
已发布神经形态计算机是人工智能的基础，可再现大脑的结构。在这种情况下，神经元和它们之间的连接（突触）可以以数字或模拟方式实现。在第一种情况下，它们是使用具有传统数字架构的计算机的数学模型。在第二种情况下，神经网络的节点和连接是芯片上的真实元素。
尽管大多数现代神经计算机都使用数字方法，但模拟架构具有巨大的潜力。理论上，此类机器可以更快地执行计算并且消耗更少的电力。
模拟神经计算机的基本组件是忆阻器。该器件于 2008 年首次测试，是一种行为类似于受控电阻的存储单元。忆阻器中编码信息的是电阻的大小，类似于大脑中神经元之间突触的强度。
但活体大脑更为复杂：突触很少激活，其强度就会降低，而频繁激活，则相反，其强度会增加。这一特性是自然记忆和学习的基础。因此，我们会逐渐忘记大脑很少访问的图像，而重复讲义可以将材料固定在记忆中。
该研究的作者表示，他们将继续研究氧化铪的基本特性，以提高非易失性存储单元中信息存储的可靠性。此外，还计划将这些器件转移到柔性基板上以用于柔性电子产品。