学习晶体管模仿大脑

人工智能深度学习精选机器学习神经科学NEUROTECH打开神经科学文章机器人分钟读6摘要：研究人员开发了一种具有学习能力的可演化电化学晶体管。晶体管具有长期和短期存储器的能力。研究人员报告说，这项新技术是利用有机电子技术进行机器学习的重要一步。林雪平大学的科学家们开发了一种基于有机材料的新型晶体管。它具有学习的能力，并具有短期和长期记忆。这项工作是创造模仿人类大脑的技术的重要一步。

到目前为止，大脑在能够创建以前没有的连接方面是独一无二的。在高级科学的一篇科学文章中，林雪平大学的研究人员描述了一种能够在输入和输出之间建立新连接的晶体管。他们已经将晶体管结合到一个电子电路中，该电子电路学习如何将某种刺激与输出信号联系起来，就像狗得知正在准备的食物碗的声音意味着晚餐即将来临一样。

正常晶体管用作放大或抑制输出信号的阀门，具体取决于输入信号的特性。在研究人员开发的有机电化学晶体管中，晶体管中的沟道由电聚合的导电聚合物组成。在操作期间，通道可以形成，生长或收缩，或完全消除。还可以训练它对特定刺激，某个输入信号作出反应，使得晶体管沟道变得更导电并且输出信号更大。

“这是第一次在神经形态装置中实时显示新的电子元件”，诺曼平校区有机电子实验室有机纳米电子学首席研究员西蒙娜法比亚诺说。

通过增加晶体管沟道中材料的聚合度来生长沟道，从而增加传导信号的聚合物链的数量。或者，可以过度氧化材料(通过施加高电压)并且通道变为无效。通过掺杂或去掺杂材料也可以实现导电性的暂时变化。

“我们已经证明，我们可以对晶体管如何处理信息产生短期和永久性的变化，这对于想要模仿脑细胞相互通信的方式至关重要”，有机纳米电子学博士后詹妮弗·格拉西莫夫说。这篇文章的作者之一。

通过改变输入信号，可以在很宽的范围内调制晶体管响应的强度，并且可以在先前不存在的情况下创建连接。这使得晶体管具有与突触或两个脑细胞之间的通信接口相当的行为。

这也是使用有机电子技术进行机器学习的重要一步。基于软件的人工神经网络目前用于机器学习以实现所谓的“深度学习”。软件要求信号在大量节点之间传输以模拟单个突触，这需要相当大的计算能力，因此消耗相当多的能量。

“我们开发的硬件使用单一电子元件做同样的事情”，Jennifer Gerasimov说。

Simone Fabiano和Jennifer Gerasimov开发了一种模拟突触功能的学习晶体管。NeuroscienceNews.com图片归功于Thor Balkhed。

“因此，我们的有机电化学晶体管可以执行数千个普通晶体管的工作，能量消耗接近人脑在两个细胞之间传输信号时所消耗的能量”，Simone Fabiano证实。

晶体管通道尚未使用有机电子产品PEDOT中最常用的聚合物构建，而是使用由Roger Gabrielsson生产的新开发单体ETE-S的聚合物，他也在有机电子实验室工作。是该文章的作者之一。ETE-S具有几种独特的性质，使其非常适合这种应用 - 它形成足够长的聚合物链，是水溶性的，而聚合物形式则不然，并且它产生具有中等掺杂水平的聚合物。聚合物PETE-S以其掺杂形式产生，具有本征负电荷以平衡正电荷载流子(它是p掺杂的)。