忆阻器在神经突触仿生中应用进展

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1、·７６·材料导报Ａ：综述篇２０１５年８月（上）第２９卷第８期忆阻器在神经突触仿生中的应用研究进展＊张超超１，２，尚杰２，郝健１，张文斌２，３，冀正辉２，４，刘钢２，李润伟２（１上海大学理学院，上海２００４４４；２中国科学院宁波材料技术与工程研究所，宁波３１５２０１；３宁波大学理学院，宁波３１５２１１；４中国科学技术大学纳米科学技术学院，合肥２３００２６）摘要随着对计算机性能要求的不断提高，人们一直在寻找能像人脑一样具有学习记忆功能的新型计算机。自从２００８年惠普实验室发现忆阻器以后，发展具有人脑水平的智能计算机成为可能。众所周知，突触是大脑神经网络的基本单元，突触可

2、塑性是学习和记忆的生物学基础。因此，为了实现具有学习和记忆功能的智能计算机，利用忆阻器模拟突触可塑性至关重要。综述了忆阻器在模拟突触的增强、抑制、短时程可塑性和长时程可塑性方面的研究现状，并对其研究前景进行了展望。关键词忆阻器突触突触可塑性短时程可塑性长时程可塑性中图分类号：ＴＢ３４文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－０２３Ｘ．２０１５．０１５．０１４ＲｅｃｅｎｔＰｒｏｇｒｅｓｓｏｆＭｅｍｒｉｓｔｏｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＳｙｎａｐｔｉｃＥｍｕｌａｔｉｏｎ１，２，ＳＨＡＮＧＪｉｅ２，ＨＡＯＪｉａｎ１，ＺＨＡＮＧＷｅｎｂｉｎ２，３，ＺＨ

3、ＡＮＧＣｈａｏｃｈａｏ２，４，ＬＩＵＧａｎｇ２，ＬＩＲｕｎｗｅｉ２ＪＩＺｈｅｎｇｈｕｉ（１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００４４４；２ＮｉｎｇｂｏＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭａｔｅｒｉａｌｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５２０１；３ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＮｉｎｇｂｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５２１１；４ＮａｎｏＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎ

4、ｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｈｅｆｅｉ２３００２６）ＡｂｓｔｒａｃｔＮｅｗｃｏｎｃｅｐｔｃｏｍｐｕｔｅｒｓｗｏｒｋｉｎｇｌｉｋｅｂｒａｉｎｈａｖｅｌｏｎｇｂｅｅｎｓｏｕｇｈｔａｌｏｎｇｗｉｔｈｉｎｃｒｅａｓｅｄｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｉｔｉｓｐｏｓｓｉｂｌｅｔｏｄｅｖｅｌｏｐｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｗａｒｄｓｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｂｒａｉｎｓｉｎｃｅｍｅｍ－ｒｉｓｔｏｒｗａｓｆｏｕｎｄａｔＨＰｌａｂｏｒａｔｏｒｙｉｎ２００８．Ｉｔｉｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｋｎｏｗｎｔｈａｔｓｙｎ

5、ａｐｓｅｉｓｔｈｅｂａｓｉｃｕｎｉｔｏｆｔｈｅｂｒａｉｎｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋ，ａｎｄｓｙｎａｐｔｉｃｐｌａｓｔｉｃｉｔｙｉｓｒｅｇａｒｄｅｄａｓｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｂａｓｉｓｏｆｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｍｅｍｏｒｙ．Ｔｈｕｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｉｎ－ｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｍｐｕｔｅｒｗｉｔｈｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｍｅｍｏｒｙ，ｉｔｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｓｙｎａｐｔｉｃｐｌａｓｔｉｃｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｍｅｍｒｉｓｔｏｒ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｍｅｍｒｉｓｔｏｒｏｎｓｙｎａｐ

6、ｔｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｓｙｎａｐｔｉｃｐｏｔｅｎｔｉａｔｉｏｎ，ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ，ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｐｌａｓｔｉｃｉｔｙ，ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｐｌａｓｔｉｃｉｔｙａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄａｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｍｅｍｒｉｓｔｏｒ，ｓｙｎａｐｓｅ，ｓｙｎａｐｔｉｃｐｌａｓｔｉｃｉｔｙ，ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｐｌａｓｔｉｃｉｔｙ，ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｐｌａｓｔｉｃｉｔｙ的神经网络是高度并行的非线性信息处理系统，能够高效地０引言同时处理视觉、听觉、嗅觉等各种信息。大脑的感知、思

7、考、随着大数据时代的到来，数据正在迅速膨胀并变大，对判断和学习能力更是科学家多年来梦寐以求能够模拟的功人类的数据驾驭能力提出了新的挑战。然而由于传统的能。因此模拟大脑功能对计算机的发展具有深远意义。冯·诺依曼计算机体系结构具有先天的局限性，从根本上限人脑是由多达１０１１１２个神经元组成的复杂网络系～１０制了现代计算机的发展。冯·诺依曼计算机是通过数据总统，各神经元之间在功能上发生联系的部位称为突触。突触线将中央处理器、存储器、输入设备和输出设备４个部分连的连接强度会随着自身活动的加强或减弱相应得到加强或接起来。这种体系结构简化了电路，使目前的超大规模集成减弱，这