Forskare från Frankrike och University of Arkansas har skapat en konstgjord synaps med förmåga till autonomt lärande, en del av artificiell intelligens. Upptäckten öppnar dörren till att bygga stora nätverk som fungerar på ett sätt som liknar den mänskliga hjärnan.

Resultaten publicerades den 3 april i tidskriften Naturkommunikation .

"Människor är intresserade av att bygga konstgjorda hjärnnätverk i framtiden, sa Bin Xu, en forskarassistent vid University of Arkansas Department of Physics. "Denna forskning är ett grundläggande framsteg."

Hjärnan lär sig när synapser gör kopplingar mellan neuroner. Anslutningarna varierar i styrka, med en stark koppling som relaterar till ett starkt minne och förbättrad inlärning. Det är ett koncept som kallas synaptisk plasticitet, och forskare ser det som en modell för att främja maskininlärning.

Ett team av franska forskare designade och byggde en konstgjord synaps, kallas memristor, gjord av en ultratunn ferroelektrisk tunnelövergång som kan ställas in för konduktivitet med spänningspulser. Materialet är inklämt mellan elektroder, och variationen i dess konduktivitet avgör om en stark eller svag anslutning görs mellan elektroderna.

Xu och Laurent Bellaiche, framstående professor vid U of A fysikavdelning, hjälpt av att ge en mikroskopisk insikt om hur enheten fungerar, som kommer att göra det möjligt för framtida forskare att skapa större, kraftfullare, självlärande nätverk.

Memristorer är inte nya, men hittills har deras arbetsprinciper inte förståtts väl. Studien gav en tydlig förklaring av den fysiska mekanismen bakom den konstgjorda synapsen. University of Arkansas forskare genomförde datorsimuleringar som klargjorde omkopplingsmekanismen i de ferroelektriska tunnelkorsningarna, som backar upp de mätningar som utförts av de franska forskarna.