爱尔兰利默里克大学的发现揭示了在分子水平上进行 类脑计算是可能的

爱尔兰利默里克大学的一项突破性发现首次揭示了在原子和分子的最微小范围内进行非常规的类似大脑的计算是可能的。

利默里克大学伯纳尔研究所的研究人员与一个国际科学家团队合作，创造了一种新型的有机材料，它能从其过去的行为中学习。

著名国际期刊《自然-材料》上的一项新研究揭示了模仿突触行为的 "动态分子开关 "的发现。

这项研究由UL物理系分子建模教授、UL主办的爱尔兰科学基金会制药研究中心(SSPC)主任Damien Thompson与特文特大学分子和脑启发纳米系统中心的Christian Nijhuis以及中佛罗里达大学的Enrique del Barco共同领导。

在锁定期间，该团队开发了一个两纳米厚的分子层，它比一缕头发薄5万倍，并在电子通过它时记住其历史。

汤普森教授解释说，"开关概率和开/关状态的数值在分子材料中不断变化，这为传统的硅基数字开关提供了一个颠覆性的新选择，因为传统的硅基数字开关永远只能是开或关。

新发现的动态有机开关显示了深度学习所需的所有数学逻辑功能，成功地模仿了巴甫洛夫式的 "呼叫和反应 "的类似大脑的行为。

研究人员利用广泛的实验特征和电学测量，在多尺度建模的支持下，从量子水平的分子结构预测模型到电学数据的分析数学模型，证明了新材料的特性。

为了在分子水平上模拟突触的动态行为，研究人员将快速电子转移(类似于生物学中的动作电位和快速去极化过程)与受扩散限制的缓慢质子耦合(类似于生物钙离子或神经递质的作用)相结合。

他们解释说，由于材料内部的电子转移和质子耦合步骤发生在非常不同的时间尺度上，因此，只需在合成过程中改变施加的电压和电压脉冲的持续时间，这种转变就可以模拟突触神经元连接的可塑性行为、巴甫洛夫式学习以及数字电路的所有逻辑门。

"这是一个伟大的锁定项目，克里斯、恩里克和我通过放大会议和巨大的电子邮件线程相互推动，使我们的团队在材料建模、合成和表征方面的综合技能达到我们可以展示这些新的类似大脑的计算特性，"汤普森教授解释说。

"社会各界早就知道，硅技术的工作方式与我们的大脑工作方式完全不同，因此我们使用基于软分子的新型电子材料来模拟类似大脑的计算网络"。

研究人员解释说，该方法将来可以应用于由其他刺激物(如光)驱动的动态分子系统，并与不同类型的动态共价键形成相耦合。

这一突破开辟了一系列全新的自适应和可重构系统，为可持续和绿色化学创造了新的机会，从更有效的药物产品和其他增值化学品的流动化学生产到开发用于大数据中心的高密度计算和内存存储的新有机材料。

"这只是一个开始。我们已经在忙着扩大这种下一代的智能分子材料，这使得可持续替代技术的发展能够解决能源、环境和健康方面的巨大挑战，"汤普森教授解释说。

UL研究副主席Norelee Kennedy教授说。"我们的研究人员正在不断寻找新的方法来制造更有效、更可持续的材料。这一最新发现非常令人振奋，显示了我们国际合作的范围和雄心，并展示了我们UL在将有用的特性编码到有机材料中的世界领先能力。"