利用持久发光膜多模式调节突触可塑性

以下文章来源于Artificial Synapse ，作者Synapse

研究背景

随着连接到互联网的非结构化数据呈指数级增长，计算速度和能效因内存单元和处理器之间的速度不匹配引起的内存墙而面临挑战。受人类记忆关键特征的启发，研究人员已投入大量精力开发可模仿社会记忆组织和信息处理的智能设备或机器。事实上，具有突触可塑性和神经计算功能的记忆行为已通过由记忆材料组成的电子和磁性器件得到证实，这些材料包括无机半导体(如 TiO2、MoO2、MgO)。此外，基于光敏介质的光电忆阻器也已通过光操作实现，具有增强的电阻特性和识别成像对比度，这与光操作如何通过不同的视网膜大脑通路和谷氨酸产生来增强学习和记忆非常相似。

与电子忆阻器和磁性忆阻器相比，全光子忆阻器具有运行速度快、功耗低、带宽无限、时空控制精确等特点，有望成为实现片上集成光子神经形态系统的理想平台。尽管做了大量工作但基于传统全光子存储器件的突触可塑性建模一般仅限于短期可塑性和长期可塑性。特别是依赖经验的可塑性或用于记忆巩固的Ebbinghaus遗忘曲线尚未得到证实。

研究成果

模拟记忆过程，包括编码、存储和检索信息，对于神经形态计算和人工智能至关重要。通过基于金属氧化物、二维材料、分子络合物和相变材料的电子、磁性或光子器件模拟突触行为，是以更高能效执行计算任务的重要策略。阿威罗大学Luís D. Carlos & 新加坡国立大学Xian Qin & Xiaogang Liu教授等人报告了一类特殊的记忆材料，它基于持久发光的记忆体，具有与生物突触非常相似的光学特性。在精确控制激发频率、波长、脉冲数和功率密度的条件下，可以成功地模拟记忆过程和突触可塑性。实验和理论数据表明，电子耦合阱成核和通过持续发光记忆体中的聚类传播可以解释依赖经验的可塑性。实验还证明了利用持久性发光记忆体进行多通道图像记忆，可以直接观察发光强度的微妙变化，实现短期和长期记忆。这些发现可能会促进作为人工突触的新功能材料的发现，并加深对记忆机制的理解。相关研究以“Multimodal Tuning of Synaptic Plasticity Using Persistent Luminescent Memitters”为题发表在Advanced Materials期刊上。

总结与展望

作者在持续发光记忆体的基础上实现了全光子记忆，可以模拟 STP、LTP、PPF、EPSI、STM、LTM和经验依赖可塑性。该研究表明，荧光粉的发光调制是模拟记忆和神经形态计算编程的可行策略。此外，该研究还提出了一个以电子俘获种子为中心的聚类模型来解释持续发光的变化。这项工作可能为理解生物科学中的记忆机制提供见解，同时有可能通过发光实现低功耗计算。

文献链接

Multimodal Tuning of Synaptic Plasticity Using Persistent Luminescent Memitters

https://doi.org/10.1002/adma.202101895.

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