人工神经元可能与人脑一样有效

科学界已知的最迷人的计算设备是人脑。它可以在单个组件（神经元）的组的帮助下执行各种复杂的操作。

与以千兆赫兹速度运行的现代 CPU 不同，大脑以只有几赫兹的时钟速度运行。然而，它每秒[并行]执行数万亿次计算，这使人类能够轻松完成传统计算机尚未实现的复杂事情：交谈、步行、驾驶等。

与今天的计算设备相比，我们的大脑消耗很少的能量来执行这些任务。因此，研究人员正在尝试使用高效的神经网络来模拟人脑的计算性能。虽然传统的微处理器可以通过编程来像神经网络一样工作，但它们使用了过多的计算资源和能源。

为了解决这个问题，麻省理工学院的计算机科学家提出了一个想法：创建人工神经元并将它们连接到类似人脑的网络中。为了实现这一设计，他们设计了一个由超导纳米线制成的人工神经元。

由这种人工神经元制成的装置可以像人脑一样高效地工作（至少在理论上如此）。

生物神经元产生电尖峰来编码信息，这些信息沿着神经的长度传播。信息通过突触（两个神经细胞之间的连接处）传递给另一个神经元。

其他神经元可以传递或阻止此信息。事实上，它们的行为就像逻辑门一样，生成一个输出以响应多个输入。

除非传入的电脉冲超过某个阈值，否则这些神经元不会激活。直到经过特定的时间（称为不应期）才能再次点火。

来源：arXiv:1907.00263

新的超导纳米线模仿了生物神经元的所有这些特征。它们具有一种奇怪的非线性特性，当高于阈值水平的电流流过纳米线时，纳米线的超导性就会被击穿。

这是由于电阻的突然增加而发生的，这会产生类似于生物神经元中的电尖峰的电压脉冲。它可用于调制由第二条纳米线产生的另一个脉冲，使模拟更加准确。

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因此，由纳米线制成的简单电路可以模拟神经元的主要特征，包括激发阈值、传播时间（可以通过调整电路属性进行调整）和不应期。

这种超导电路的能量效率可以与生物神经网络的能量效率相匹配。据研究小组称，他们提出的人工神经网络每瓦每秒可以执行大约一百万亿次突触操作。

模拟似乎很有希望。如果成功，它可以成为在速度和功率方面极具竞争力的技术。该设计可以实现大规模神经形态处理器，该处理器可以作为脉冲神经网络进行训练，以执行模式识别等复杂任务。

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与其他概念一样，它也有其自身的局限性：超导神经元只能与少数其他神经元相连。而生物神经元连接到数以千计的其他神经元。目前，这只是一个需要原理验证演示的设计。

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