人工大脑配方：纳米管，多金属氧酸盐和少量电子

世界近在咫尺，人脑广阔
（弗里德里希·席勒）。

一个非常简短但非常准确的想法。 迄今为止，人脑仍然是科学家们的一个谜。 是的，我们很早就知道它是什么以及它是如何工作的，哪个部分负责什么操作。 但是，这仅仅是神经生物学的基础。 说大脑被我们理解为两次两次是错误的。 又如何在不了解自己的大脑的情况下尝试创建人造的大脑？ 这是愚蠢还是野心勃勃？ 问题不在于收集到堆上的铁片，这些铁片将电脉冲引导到正确的位置，从而模拟了人类的大脑。 这是关于成熟的人工大脑。 尝试创建这样的东西在科学界并不罕见。 在科学界，通常很难找到别人没有做过的事情。 今天，我们将与您会面，进行旨在实现分子神经形态网络设备的研究，该设备由单壁碳纳米管与多金属氧酸盐共同构成。 这听起来非常困难，但该死的很有趣。 走吧

学习基础

并非所有类型的计算机技术都遵循相同的原理。 结果，每种类型都更适合某些任务。 模拟人脑工作的计算机引起了研究人员的兴趣，因为它们能够有效地执行低功耗计算，而传统系统更难处理。

构成AI（人工智能）多种变体的科学是计算机科学和工程学。 然而，这项研究是基于神经科学的，结合了神经连接，神经过程和脑功能的几个研究领域。

为了实现“人工大脑”的概念，有必要学习如何创建可模拟神经冲动（以下称“峰”）出现的人工脉冲神经元，以及如何创建这些峰的复杂而密集的网络。

使用峰值对神经信息进行编码是在嘈杂且不可靠的介质内对神经膜（活动传输线）执行传输操作时极为重要的元素。

研究人员说，要完全了解尚未进行充分研究的技术的实际应用仍然很困难。 但是，在使用大型脉冲神经网络执行盲信号分离* ， 储层计算*等方面，已经看到了出色的结果。

盲信号分离* -从混合信号中分离出一组源信号，而不使用有关源的信息。

储层计算*是脉冲神经网络的体系结构，它由循环储层和输出神经元组成。

目前，神经形态系统远不如人脑，因为它们主要由基于CMOS *的设备组成。 CMOS * -互补金属氧化物半导体结构。 反过来，科学家决定通过展示一种分子神经形态网络设备来改变这一既定传统，该设备由单壁碳纳米管网络与多金属氧酸盐*组合而成，在这种情况下可以替代经典硅。


单层（SWNT）和多层碳纳米管（MWNT）

多金属氧酸盐*（POM）是一种多原子离子，通常是一种阴离子，它由三个或更多个过渡金属含氧阴离子组成，这些过渡金属含氧阴离子通过常见的氧原子连接在一起，形成封闭的三维骨架。

要创建模拟神经形态的“机器”，需要两种极其重要的设备：突触设备和神经膜。

突触装置位于神经装置的轴突*和树突*线的交叉处，并起着膜过渡作用，并保持其粘附力。

轴突*是人体神经细胞的一种过程，冲动通过该过程从细胞传递到器官和其他细胞。

树突*是神经细胞的分支过程，该过程从其他神经细胞的轴突接收信息。

神经元（神经细胞）的结构

这个天气装置由前面提到的碳纳米管网络组成。

神经膜装置是神经元的人工等效物，会产生脉冲（峰值），并通过轴突和树突状连接将其传输到其他相同性质的装置。

单壁纳米管的使用是由于以下事实：基于碳纳米管的金属导体会产生具有丰富动力的大电噪声。 另外，单壁纳米管具有不同的电导率，这取决于分子的吸附* 。

吸附*是增加两相之间界面溶质浓度的自发过程。

整个实验装置的基础是多金属氧酸盐- 磷酸盐十二钼酸 （ H ₃ PMo ₁₂ O ₄₀ ，以下简称PMo ₁₂ ）类别的物质，该物质在高度取向的热解石墨*上具有可逆的多电子氧化还原性能* ，电子通用性和负微分电阻 * 。

氧化还原特性* -电子从一个原子转移到另一个原子。 给原子被氧化，接收原子被还原。

负差分电阻*（NDR）是一种电阻，如果随着电流流过电路而增大而电压减小，则该电阻为负 。

高取向热解石墨* -在本研究中为底物。 它具有良好的导电性和反射性。

将以上所有内容收集到一个堆中后，我们得到了一种基于单壁碳纳米管和多金属氧酸盐的设备，该设备由密集且复杂的PMo ₁₂分子网络组成，可模拟脉冲神经网络。

为了清楚起见，将实验结果与初步计算结果进行比较，研究人员建议考虑分子化合物的抽象二维模型。

实验结果

图片编号1

在图像1a中，我们看到了原子力显微镜（AFM）的照片，该照片显示了在硅基板上与多金属氧酸盐结合的单壁纳米管的结构。 结构元件的直径不超过几纳米，并且结构的总厚度为10nm。

图1b显示了测得的电流和电压特性。 由于原子力显微镜控制器的扫描电压是固定的，并且瞬态非常大，因此仅将测量作为初步检查。

我们可以在图中观察到几个峰值，表明电流没有平稳地增加，因为由于所研究器件的负差分电阻的特性导致偏置电压增加。


图片编号2

图像2a是预期的网络结构。 黄色的长方体是末端电极，黑色的长管是SWNT，紫色的点是POM粒子。

图2b是所制造的SWNT / POM网络设备的显微照片，该设备具有多个端电极（图像中为1-6个），电极之间的间距不同。

该研究涉及两个样本：

A-用乙醇处理；
B-用蒸馏水处理。

图像2c中的曲线是样品A中电流的变化，其偏置电压从0 V逐步增加到125V。


图片编号3

曲线3a显示了电极1和2之间的间隙中样品A的电流-电压特性* 。在这里，我们看到了偏置电压在125和150 V之间的NDR峰值（红色箭头）。 这些数据是在室温下的空气中收集的，平均电源线周期为100，电源线为60 Hz。

伏安特性* -电路电流对其电压的依赖性。

当偏置电压增加到150 V时，电流变得不稳定。 在这种情况下，出现了非高斯分布，从而导致了周期性/非周期性电流的产生。 如果将电压设置为远高于150 V，则整个系统将变得不稳定。 在曲线图3b中，由于已经产生的电脉冲，这是清晰可见的。 它们的频率在其他图表上可见（以红色突出显示）。

样品1在电极1和2之间的间隙中的电流-电压特性如图3c所示。 如果偏置电压大于80 V，则会出现滞后现象，这说明NDR的特性和电流不稳定。 如果电压低于80 V，则由于样品中离子的加速转移而未观察到致命的不稳定性，该样品用蒸馏水处理（样品B ）。 因为样品A是用乙醇处理的，所以在样品A中没有这种作用。

3d图显示的是偏置电压= 80 V时的电流。在这里，您可以看到周期性/非周期性电流波动（约25 Hz）和随机电脉冲的迹象。

接下来，我们显示了庞加莱图，在图中我们可以看到所施加的偏置电压（ 3e ）的差异以及多金属氧酸盐与纳米管的浓度比（ 3f ）。

作为示例，曲线图3e中的插图示出了短脉冲序列，其中，t _n是第n个峰值间隔。 该指标用作创建Poincare图的基础。 每个点对应于其峰间间隔（t _n ，t _n +1），随后在视觉上将混乱与随机性区分开。

让我们再次看一下图表3e 。 在不同的偏置电压下作为种间间隔的所有点都不会表现出自相似对象的特性* 。 这表明所产生的脉冲序列是完全随机的。

自相似* -当对象的一部分与对象本身部分或完全相同时：

值得注意的是，随机性和混乱是完全不同的东西。 实际上，数学或物理学中的“混乱”一词所具有的含义与我们日常所理解的含义相同。 例如，在数学中，混乱是确定系统的时间，也就是说，系统的结果严格取决于影响系​​统的因素。 事实证明，如果不是很混乱的话，混乱就不是一团糟，而是某种类型的系统排序。

磷酸盐十二钼酸（H ₃ PMo ₁₂ O ₄₀ ）

对名称不发音的物质的化学分析表明，PMo ₁₂可以“存储”多达24个电子，这当然会导致分子结构发生某些变化。

应当注意，一种分子化合物的电导率根据电子状态和结构状态而变化，并且这导致在连接区域中出现电噪声。

研究人员通过其他科学家的证明解决了这个问题。 如果我们在分子上应用通过氧化和还原*来切换电导率的方法，则即使在偏置电压小于1 V时，电流的弱电导率与强电导率之比也将超过1000。

还原* -从氧化物还原（氧化的阳极）。

此观察还用于创建模型，本研究对此进行了讨论。 当PMo ₁₂分子中的电子数量超过其最大数量时，多金属氧酸盐分子与纳米管之间的电导率从弱变为强。

结果，为了使分子保持几个电子，分子间化合物的电导率必须低。 因为如果其中电荷过多，则整个化合物之间的电势差会很大，这将导致从低电导率过渡到高电导率。

当分子吸收的电子通过高导电性化合物释放时，它们转移到电势最大的相邻分子上。 如果该分子也被电子“塞到眼球”，则整个系统的整个网络都会发生连锁反应。 人体中也会发生类似的连锁反应。 将手指触摸到寒冷的表面，触觉感受器将接收有关寒冷的信息，并通过神经网络将其传递到您的大脑。 简而言之，这些信息将从您的指尖传播到您脑海中的“个人计算机”，并且所有这些以最高120 m / s的速度传播。

结语

这项研究表明，将特定物质与纳米结构结合使用可以在某些情况下模拟生物体神经系统的功能。 根据这些成分的化学，导电，分子性质对这些成分进行验证的选择，将使我们能够创建一个系统，该系统由于H ₃ PMo ₁₂ O ₄₀分子的过饱和而可以将电子从一种元素转移到另一种元素。 其中的“桥”是单壁碳纳米管。

我们不会建立云锁，我们将直接说上述系统非常不稳定，并且尚未引起人们的注意。 但是，这是朝着创建新型计算机技术迈出的一大步（尽管在以前的许多研究中甚至在科幻小说中都有描述）。 这样的机器至少在不久的将来将无法取代传统的计算机，但将被用于完成某些特定任务。 也许神经形态计算机将成为计算机技术的标准，并正确地冠以“人工智能”的称号。 时间会证明一切。 同时，我们将继续监视此类研究，每次都对实施这种概念的越来越多的非标准方法感到惊讶。

我强烈建议您熟悉科学家的报告，该报告详细描述了测量方法以及所研究的神经形态网络模型的细胞自动机。

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