纳米线网络是一种纳米技术，通常由肉眼看不见的微小、高导电性的银线制成，银线上覆盖着一层塑料材料，像网状物一样彼此分散。

这些电线模仿了人脑网络物理结构的各个方面。

纳米线网络的进步可能预示着许多现实世界的应用，比如改进机器人或传感器设备，这些设备需要在不可预测的环境中快速做出决定。

悉尼大学的Alon Loeffler博士是这项研究的第一作者，他说:“在这项研究中，我们发现通常与人类大脑有关的高阶认知功能可以用非生物硬件来模拟。”

“这项工作建立在我们之前的研究基础上，在之前的研究中，我们展示了如何使用纳米技术来构建一个具有神经网络样电路和突触样信号的大脑启发电子设备。”

“我们目前的工作为在非生物硬件系统中复制类脑学习和记忆铺平了道路，并表明类脑智能的潜在本质可能是物理的。”

“纳米线网络就像一个合成的神经网络，因为纳米线的作用就像神经元，它们彼此连接的地方类似于突触，”悉尼大学的Zdenka Kuncic教授说，他是这项研究的资深作者。

“在这项研究中，我们没有实施某种机器学习任务，而是更进一步，试图证明纳米线网络表现出某种认知功能。”

为了测试纳米线网络的能力，作者给它做了一个类似于人类心理学实验中常用的记忆任务的测试，叫做N-Back任务。

对于一个人来说，N-Back任务可能涉及从一系列按顺序呈现的猫图像中记住一张特定的猫的图片。

N-Back得分为7分，这是人们的平均得分，表明这个人能认出7步前出现的同一张照片。

当应用于纳米线网络时，研究人员发现它可以“记住”电路中七步后的理想端点，这意味着在N-Back测试中得分为7分。

“我们在这里所做的是操纵末端电极的电压，迫使通路发生变化，而不是让神经网络自行运转，”吕弗勒博士说。

“我们强迫这些路径去我们想要的地方。”

“当我们实现这一点时，它的记忆精度要高得多，并且不会随着时间的推移而下降，这表明我们已经找到了一种方法来加强路径，将它们推向我们想要的地方，然后网络会记住它。”

“神经科学家认为这就是大脑的工作方式，某些突触连接加强，而其他突触连接减弱，这被认为是我们优先记住一些事情的方式，我们是如何学习的等等。”

当纳米线网络不断加强时，它会达到一个不再需要加强的点，因为信息被巩固到记忆中。

“这有点像我们大脑中长期记忆和短期记忆的区别，”昆契奇教授说。

“如果我们想长时间记住一些东西，我们真的需要不断训练我们的大脑来巩固它，否则它就会随着时间的推移而逐渐消失。”

“一项任务表明，纳米线网络可以在内存中存储多达7个项目，大大高于没有强化训练的概率水平，并且在强化训练的情况下，准确率接近完美。”

关于这一发现的论文发表在《科学进展》杂志上。

链接：https://www.sci.news/othersciences/materials/nanowire-network-memory-11853.html

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