[技術(shù)前沿]科學(xué)家用銀線團(tuán)搭建「納米線網(wǎng)絡(luò)」,就像大腦一樣運(yùn)作
然而隨著計(jì)算機(jī)算力的不斷提升，計(jì)算機(jī)的AI計(jì)算已經(jīng)與人腦有了本質(zhì)的區(qū)別：與人類大腦相比，AI順利獲得在大數(shù)據(jù)中尋找模型規(guī)律的能力是人類大腦遠(yuǎn)不能及的。
但是人類的大腦顯然不相信「大力出奇跡」，并且大腦處理的信息往往都是稀疏、復(fù)雜而且時(shí)時(shí)都在劇烈變化的。
這也是如今不少AI科學(xué)家們夢寐以求的特性。最近，來自悉尼大學(xué)和日本國家材料科學(xué)研究所的科學(xué)家們在自然通訊上發(fā)表論文，試著順利獲得使用納米線網(wǎng)絡(luò)（NWN）來模擬人類大腦在受到電激時(shí)的反應(yīng)，實(shí)驗(yàn)效果還不錯(cuò)。
所謂納米線網(wǎng)絡(luò)是由一堆平均長度不超過10微米，直徑不超過500納米的銀納米團(tuán)隨機(jī)鋪在晶圓上，并且在上面覆蓋一層約1納米厚的絕緣聚合物。
與傳統(tǒng)的集成電路不同的是，當(dāng)電流流經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，將引起銀離子在聚合物中遷徙，從而在流經(jīng)不同的類似突觸結(jié)構(gòu)時(shí)，便會產(chǎn)生與人類大腦類似的反應(yīng)。
這也為從微觀物理結(jié)構(gòu)角度來解釋大腦的工作原理打下了基礎(chǔ)。
研究團(tuán)隊(duì)的最新結(jié)果表明，將納米線網(wǎng)絡(luò)保持在一個(gè)類似「混沌邊緣」的狀態(tài)，在處理任務(wù)時(shí)可以取得相當(dāng)高效而且理想的結(jié)果。
這似乎為人工智能計(jì)算打開了新的大門。
納米線網(wǎng)絡(luò)模型
研究人員利用含有PVP涂層的自組裝銀納米線形成高度無序、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。NWN作為一種神經(jīng)形態(tài)設(shè)備，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的固定電極位置之間應(yīng)用偏壓操作。
為了更深入地分析神經(jīng)形態(tài)動(dòng)力學(xué)，研究人員開發(fā)了一個(gè)物理驅(qū)動(dòng)的 Ag PVP NWN 計(jì)算模型。
圖a. 自組裝銀納米線光學(xué)顯微鏡圖像（1:100微米）
圖c. Gjn對∣Λ∣的非線性相關(guān)性，即產(chǎn)生類似開關(guān)的交界動(dòng)態(tài)
當(dāng) 0 ≤ ∣Λ∣ < Λcrit 時(shí)為絕緣。當(dāng)∣Λ∣ 接近 Λcrit 時(shí)，交界處過渡到隧穿狀態(tài)，其中電導(dǎo)隨 ∣Λ∣ 的增加呈指數(shù)增長。
接下來，論文介紹了使用該模型做的模擬實(shí)驗(yàn)，分析該神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)級動(dòng)態(tài)。
NWN的自適應(yīng)
圖a. 初始不活動(dòng)的 NWN（所有交界處 Λ = 0）的 DC 激活曲線
圖b. NWN 的快照可視化，顯示第一傳輸通路的形成，對應(yīng)到最短路徑長度 n。
圖c. 穩(wěn)態(tài)網(wǎng)絡(luò)電導(dǎo)
該部分的研究結(jié)果表明，NWN能夠自適應(yīng)地響應(yīng)外部驅(qū)動(dòng)，并且可以在雙穩(wěn)態(tài)（LCS和HCS）之間進(jìn)行一階相變。這些全局網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)狀態(tài)源于節(jié)點(diǎn)之間的循環(huán)連接及其切換狀態(tài)。
節(jié)點(diǎn)切換驅(qū)動(dòng)非本地傳輸
網(wǎng)絡(luò)激活或去激活可以理解為節(jié)點(diǎn)之間的循環(huán)連接中出現(xiàn)的集體效應(yīng)。
根據(jù)基爾霍夫定律（KVL），所有進(jìn)入某節(jié)點(diǎn)的電流總和等于所有離開這節(jié)點(diǎn)的電流總和；沿著閉合回路所有元件兩端的電壓的代數(shù)和等于零。
經(jīng)過一系列交匯點(diǎn)的切換，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳輸通路的出現(xiàn)是因?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和憶阻連接點(diǎn)切換之間產(chǎn)生的耦合。當(dāng)連接點(diǎn)過渡到導(dǎo)電狀態(tài)時(shí)，會引發(fā)級聯(lián)活動(dòng)，自適應(yīng)地重新將電壓分配到周圍。
雪崩開關(guān)動(dòng)力學(xué)
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，在神經(jīng)元群和其他神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中，具有無標(biāo)度大小和生命周期事件統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的雪崩，這是臨界動(dòng)力學(xué)的一個(gè)標(biāo)志。
順利獲得改變遠(yuǎn)離閾值Vth的驅(qū)動(dòng)電壓強(qiáng)度，雪崩分布開始偏離冪律。
當(dāng)V*<1時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中無法形成通路，切換會導(dǎo)致小規(guī)模雪崩（圖中黑點(diǎn)所示）。
當(dāng)V*接近1時(shí)，分布延長，成為冪律（圖中紅點(diǎn)所示）。
當(dāng)V*=1時(shí)，即網(wǎng)絡(luò)激活時(shí)，雙峰分布明顯，雪崩特征明顯且出現(xiàn)在冪律尾部。
隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增加，凸起相對于冪律區(qū)域的概率密度也會增加。這表明這些異常大的雪崩符合超臨界狀態(tài)。
用信號控制網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)
在不同的電信號刺激下，納米線網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出了不同狀態(tài)的反應(yīng)。想要讓納米線網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出「邊緣混沌」?fàn)顟B(tài)，需要令驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的研討電信號的李雅普諾夫指數(shù)λ≈0。
當(dāng)λ≈0的時(shí)候，系統(tǒng)會進(jìn)入到「邊緣混沌」?fàn)顟B(tài)
另外研究還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)慢速驅(qū)動(dòng)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)能夠適應(yīng)并維持?jǐn)_動(dòng)幅度，而當(dāng)快速驅(qū)動(dòng)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)則無法適應(yīng)擾動(dòng)，并且會導(dǎo)致相鄰網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分離。而頻率的快慢則取決于信號的幅度以及網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)（大小和密度）。而在擾動(dòng)收縮和擾動(dòng)增長之間的動(dòng)態(tài)平衡機(jī)制，則可以維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
所以順利獲得調(diào)整驅(qū)動(dòng)信號來控制系統(tǒng)狀態(tài)，可以令納米線網(wǎng)絡(luò)維持在理想的狀態(tài)下。
納米線網(wǎng)絡(luò)初試鋒芒
為了驗(yàn)證納米線網(wǎng)絡(luò)的性能，研究團(tuán)隊(duì)使用它進(jìn)行了簡單的波形變換工作。
將正弦波輸入網(wǎng)絡(luò)，順利獲得線性回歸模型來訓(xùn)練不同目標(biāo)的波形，最后將納米線電壓作為輸出。可以取得下圖的波形：
可以驗(yàn)證，不同的λ值對應(yīng)著不同的變換精度，當(dāng)λ≈0時(shí)，系統(tǒng)精度達(dá)到了0.95，對于方形波而言，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)處于「混沌」?fàn)顟B(tài)時(shí)（λ＞0），精度會迅速下降。根據(jù)不同復(fù)雜度的計(jì)算任務(wù)，系統(tǒng)的計(jì)算精度展現(xiàn)出不同的變化，但是當(dāng)系統(tǒng)處于「混沌邊緣」?fàn)顟B(tài)時(shí)，表現(xiàn)最為出色。
總而言之，納米線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以順利獲得控制輸入信號的控制下可以在有序和混沌狀之間進(jìn)行調(diào)整，這表明納米線網(wǎng)絡(luò)可以調(diào)整成為與大腦類似的，多樣化的動(dòng)力學(xué)機(jī)制，在信息處理以及人工智能的相關(guān)計(jì)算領(lǐng)域潛力巨大。
對于傳統(tǒng)的人工智能網(wǎng)絡(luò)而言，計(jì)算機(jī)在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)算法時(shí)需要判斷給哪個(gè)節(jié)點(diǎn)分配適量的負(fù)載，而這套系統(tǒng)則不需要類似的算法，因?yàn)榧{米線網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)適應(yīng)并分配節(jié)點(diǎn)的負(fù)載。
這可以節(jié)省許多的計(jì)算資源，還能夠降低AI計(jì)算的碳足跡，發(fā)表這項(xiàng)研究的科學(xué)家說到。
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