中国教育在线

　　迄今，HH模型是对神经元功能解释得最清楚、与神经元本质最接近的模型。在其基础上，武汉大学材料学院郭新教授团队创造性地采用质子和电子的混合导体，研制出了结构为W/WO3/PEDOT:PSS的忆阻器。

　　11月20日，郭新教授团队关于人工神经元的研究“Quasi-Hodgkin–Huxley Neurons with Leaky Integrate-and-Fire Functions Physically Realized with Memristive Devices”于材料科学顶尖期刊《先进材料》（影响因子：21.95）在线发表，郭新教授和杨蕊副教授为共同通讯作者，博士生黄鹤鸣为第一作者，武汉大学为该文的唯一作者单位。

　　生物神经网络中最重要的细胞是神经元。神经科学家Hodgkin和Huxley的研究指出，生物神经元对神经脉冲的处理和发放均涉及到神经元细胞膜中钠离子通道和钾离子通道电导的变化。这一理论被称为HH模型，为此Hodgkin和Huxley荣获了1963年诺贝尔生理学或医学奖。

　　近年来，神经运算方兴未艾，张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU）等专用的神经运算加速芯片的研制，大幅提高了运算效率并降低了功耗。与基于软件的神经网络相比，基于硬件的神经网络具有并行运算和低功耗的优点，然而采用传统的电子器件模拟神经突触和神经元所需元件数目众多，电路复杂，难于大规模集成。

　　作为一种新型电路基元，忆阻器与生物突触在结构和功能上都十分相似，仅用一个忆阻器就可模拟一个突触的功能，因此，忆阻器为构建基于硬件的人工神经网络提供了一条全新的道路。要构建基于硬件的人工神经网络，除人工突触外，还需要人工神经元来实现信息的发放和对突触权重的调节，如何以简单的电路更好地实现神经元的功能是目前该领域亟待解决的关键问题之一。

　　混合导体是在电场作用下既可以传导电子，也可以传导离子的材料，而传统的忆阻器材料，其离子电导一般是基于氧离子，铜离子或银离子的迁移，器件的电子电导远大于其离子电导，这使得其在模拟神经元中钠离子和钾离子的迁移特性时遇到了困难。为了解决这一问题，郭新教授团队选用导电聚合物（PEDOT:PSS）作为质子源，引入质子作为迁移离子，极大地提高了离子在WO3中的迁移速率。在电场作用下，质子和电子的反向传导很好地模拟生物神经元中钠离子通道和钾离子通道电导的变化。

　　神经元对信息的处理过程涉及到神经元细胞膜电位的动态变化，只有当前级神经元给后级神经元的刺激程度或者频率足够大时，细胞膜电位才会超过自身阈值，促使神经元放电；如果细胞膜电位未达到阈值，则会自发衰减到初始状态，这一过程即是神经元的漏电流整合放电（Leaky Integrate-and-Fire, LIF）功能。在W/WO3/PEDOT:PSS忆阻器中，由于质子在WO3中的迁移速率较快，在外加电激励后的几毫秒内器件就会恢复到初始状态，即只有几毫秒内的连续电激励可以对该忆阻器电导的变化产生叠加效应。这种特性与神经元细胞的膜电位特性十分类似，因此，该器件实现了神经元对信号的处理功能。更进一步，将该忆阻器集成在一个简单电路中，郭新教授团队完整地模拟神经元的信息处理和脉冲发放功能。

　　该团队之前已有关于人工突触的工作发表，如Adv. Funct. Mater. 2018, 28, 1704455，Adv. Mater. 2016, 28, 377。人工神经元和人工突触可以用于构建基于硬件的神经网络，后续工作正在开展中。

　　上述研究工作是在国家自然科学基金（51772112、U1832116、51372094）以及中央高校基本科研专项资金（HUST:2016YXZD058）的资助和支持下完成的。（来源：武汉大学）