IT之家 11 月 3 日消息，科研人员近日模仿大脑中的神经网络，成功开发出一种可以动态学习和记忆的物理神经网络该物理神经网络由微小的纳米线组成，并模仿大脑中的突触，通过响应电线相交点处的电子电阻变化来执行任务。
该物理神经网络通过识别和调用电脉冲序列，能够使用在线访问的动态数据，执行实时学习、图像识别等任务，避免了沉重的内存和能源使用。
广告胆小者勿入！五四三二一...恐怖的躲猫猫游戏现在开始！×图源：悉尼大学IT之家注：纳米线网络（Nanowire network）是一种纳米技术，通常由肉眼不可见的高导电银线制成，覆盖有塑料材料并形成网状结构。
每根纳米线的宽度约为人类头发的千分之一，它们共同形成一个随机网络，其行为很像我们大脑中的神经元网络 它们能够自我组装成一个具有记忆和处理能力的动态复杂网络，类似于人脑现在，悉尼大学的国际研究团队证明了纳米线网络不仅与人脑相似，而且能够像人脑一样学习和记忆。
该物理神经网络效仿人类的神经网络，由直径为十亿分之一米的细线组成，通过一系列命令或算法执行记忆和学习任务来处理信息，这些命令或算法对纳米线交叉处的电子电阻变化做出反应，就像《Pick-up Sticks》游戏中的结点一样。
记忆和学习任务是使用简单的算法实现的，这些算法响应纳米线重叠处的电子电阻变化。这种功能被称为“电阻记忆开关”，当电输入遇到电导率变化时就会产生，类似于我们大脑中的突触所发生的情况。
广告从秘书起步，十年内无人超越，以一己之力力挽狂澜成就一段传奇×纳米线网络学会了识别手写数字这种创新技术不仅可以节省能源，还可以显著减少内存使用，为能够处理复杂的现实世界学习和记忆任务的高效、低能耗的机器智能铺平道路。
他们的开创性研究论文已发表在《自然通讯》上，标志着机器学习和人工智能领域的重大进步IT之家在此附上研究论文地址：Zhu, R., Lilak, S., Loeffler, A. et al. Online dynamical learning and sequence memory with neuromorphic nanowire networks.
Nat Commun 14, 6697 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-42470-5
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