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《探索 | 神经形态计算-纳米线》

  • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
  • 编译者： 胡思思
  • 发布时间：2025-04-16

  • 神经形态计算Neuromorphic computing旨在开发硬件平台，模拟人类大脑的有效性。在这种背景下，大脑启发的自组织忆阻网络，目前已经被证明是材料计算in materia computing中，极具前景的物理基底。然而，理解这些系统中的网络动态和信息处理能力之间联系，仍然极具挑战。

    近日，意大利国家计量研究院（Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica；INRiM）Gianluca

    Milano等，在Nature Communications上发文，报道了神经形态纳米线网络行为，可以建模为Ornstein-Uhlenbeck过程，并且整体地结合了刺激依赖的确定性轨迹和随机效应。

    这种统一建模框架，可以描述包括噪声和跳跃在内的网络动态主要特征，在物理储备池计算reservoir computing的背景下，研究和量化确定性和随机动态，对系统计算能力所起的作用。这些结果，为物理计算范例的发展铺平了道路，在相同的硬件平台上，用以类似于人类大脑的方式，利用确定性和随机动力学。

    图1:自组织神经形态纳米线nanowires，NW网络

    图2:神经形态纳米线NW网络的实验和建模确定性动力学

  • 原文来源：https://www.nature.com/articles/s41467-025-58741-2
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