南加州大學（USC）團隊開發出能模擬人腦神經元電化學行為的擴散式憶阻器（diffusive memristor），並製作出整合多個神經元的原型晶片。相關成果刊登於《Nature Electronics》，展示離子驅動的類腦結構，可在硬體中實現學習與記憶，為未來 AI 晶片開啟高能效新路徑。
該團隊由 USC 電機與電腦工程教授 Joshua Yang 領導，他早在十多年前即以人工突觸研究聞名。這次成果讓電子元件能以物理方式再現神經元的放電行為，為 AGI 的硬體化奠定基礎。
首先我們先了解一下，「擴散式憶阻器（diffusive memristor）」是什麼？它是一種能模擬神經元放電與恢復行為的特殊電子元件。它的導電狀態會隨著離子在材料中「擴散」與「回流」而動態改變。
在這次實驗中，Yang 團隊利用氧化矽（SiOx）與銀奈米粒子（Ag NPs）製成柔性憶阻器，當外力或電壓刺激時，銀離子會在氧化層中擴散並形成導電通道，產生如神經元般的「電流尖峰（spike）」。
這種裝置能在受到機械壓力時自行放電，並根據壓力強度或頻率改變放電模式，模擬大腦中「突觸傳導」的化學動態。研究顯示，它僅需一個電晶體大小，即可重現人腦神經元的行為，是現有模擬系統難以達到的物理精度，也意味著晶片上所需的電晶體數量將大幅減少，使整體結構更為緊湊與高效。
Yang 指出，傳統晶片以電子運作的學習機制雖速度快，但能耗高且穩定性不足；相較之下，以離子為基礎的硬體學習更接近人腦運作方式，能在較低能耗下實現穩定反應。
不過，研究團隊也坦言，目前仍存在實際挑戰。由於實驗採用的銀離子（Ag⁺）易在晶圓中擴散，與現行 CMOS 製程不完全相容，因此尚難直接導入商業晶片生產。此外，這項研究雖成功重現神經元的放電反應，但仍屬於早期階段，尚未進入大型系統開發。
未來團隊將持續探索其他可替代的離子材料與結構設計，期望在保留能源效率的同時，逐步推進「類腦晶片的實用化進程。
（首圖來源：USC）
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