硅“神经元”可能为计算机处理器增加一个新的维度

当它被触发时，一个神经元消耗的能量比一个同等的计算机操作消耗的能量要多得多。然而，一个耦合的神经元网络可以持续地学习、感知和执行复杂的任务，这是目前最先进的处理器无法达到的能量水平。

神经元能做些什么来节约能源，而现代计算机处理单元却做不到呢?

圣路易斯华盛顿大学麦凯维工程学院研究人员的计算机建模可能会提供答案。通过使用模拟的硅“神经元”，他们发现系统的能量限制，加上神经元必须移动到最低能量配置的固有属性，导致了一个动态的远程通信协议，比传统的计算机处理器更健壮，更节能。

这项研究是由普雷斯顿·m·格林系统与电气工程学院(Preston M. Green Department of Systems & Electrical Engineering)克利福德·w·墨菲(Clifford W. Murphy)教授山塔努·查克拉巴蒂(Shantanu Chakrabartty)的实验室进行的，上个月发表在《科学》杂志上神经科学的前沿。

这是一个少花钱多办事的例子。

Ahana Gangopadhyay是Chakrabartty实验室的一名博士生，也是这篇论文的第一作者，他一直在研究计算机模型来研究硅神经元的能量约束。硅神经元是人工制造的神经元，通过电线连接，表现出与我们大脑中的神经元相同的动态和行为。

与生物神经元一样，它们的硅对手也取决于特定的电气条件，或尖峰。这些尖峰是神经元通信的基础，来回推进，从神经元到神经元的信息。

研究人员首先观察了单个神经元的能量限制。然后一双。然后，他们又增加了一些。查克拉巴蒂说:“我们发现有一种方法可以将它们结合起来，你可以利用这些能量限制本身来创建一个虚拟的交流渠道。”

一组神经元在一个共同的能量约束下工作。因此，当单个神经元出现峰值时，它必然会影响可用能量——不仅是直接连接的神经元，还会影响在相同能量约束下运行的所有其他神经元。

因此，尖峰神经元在系统中产生扰动，允许每个神经元“知道”哪些是尖刺，这是响应的，等等。好像神经元都嵌入橡胶板中;由钉子造成的单一纹波会影响它们。和所有人一样物理过程，硅神经元系统倾向于自我优化到它们的最低能量状态，同时也受到网络中其他神经元的影响。

这些约束共同形成了一种二次通信网络，附加信息可以通过动态但同步的峰值拓扑进行通信。这就像橡胶薄片在面对多个尖刺时以同步的节奏振动。

这种拓扑结构携带的信息不仅可以传递给物理连接的神经元，还可以传递给所有在相同能量约束下的神经元，包括那些没有物理连接的神经元。

Chakrabartty说，在这些限制的压力下，“他们学会了在飞行中形成一个网络。”

传统的计算机处理器在线性通信过程中损耗了大部分能量，神经元A必须先通过B发送一个信号，才能与C进行通信。

Chakrabartty说，将这些硅神经元用于计算机处理器可以在效率和处理速度之间做出最好的权衡。它将允许硬件设计者创建系统来利用这个次级网络，不仅是线性计算，而且能够在这个峰值的次级网络上执行额外的计算。

然而，接下来的步骤是创建一个可以模拟数十亿神经元的模拟器。然后，研究人员将开始建造物理芯片的过程。

接下来是什么?也许是一个虚拟的虫子大脑

Shantanu Chakrabartty实验室的本科生Li Xiang和Zeheng Song已经能够导入一个连接体——神经元的真实生物组装的代表——并用他们的模型和大约1000万个硅神经元来模拟它的动态。

“虫子的大脑大约有100万个神经元”,Chakrabartty说。“我们只是不完全了解它的连接性，但在理论上，我们应该能够完全模拟一个臭虫的大脑。”

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