雖然與以千兆赫速度運行的現(xiàn)代微處理器相比，人腦的運行速度只有幾赫茲，簡直就像蝸牛一樣，但毋庸置疑的是，人類大腦是迄今為止已知的最偉大的計算設備。人類大腦的強大之處在于，能夠同時進行每秒十億次的計算，這種并行性使得它能夠輕松地解決傳統(tǒng)計算機尚未解決的問題，比如駕駛、行走、交談等等。而更不可思議的是，這每秒十億次的計算背后，大腦所需要的能量來源可能僅為一碗稀飯。相比之下，一臺超級計算機所需要的電力要超過一座大城市的電力消耗，遠遠多于大腦幾個數(shù)量級。這就是為什么計算機科學家，一心想要使用神經(jīng)網(wǎng)絡作為計算工具，以模擬人類大腦的計算性能。但說起來容易做起來難。雖然通過普通芯片也可以編入類似于神經(jīng)網(wǎng)絡的程序，但這需要大量的計算和能量消耗。

于是，計算機科學家嘗試創(chuàng)建人工神經(jīng)元，并將它們連接成類似大腦的網(wǎng)絡。不過一直以來，并沒有人提出一個設計能夠接近大腦的計算性能和運行效率。近日，麻省理工學院的 Emily Toomey 和他的同事設計了一個由納米線組成的超導神經(jīng)元，在很多方面都更加接近一個真實的神經(jīng)元。研究成果以預印本的形式發(fā)表在 arxiv.org 網(wǎng)站上。研究人員表示，他們的設備與大腦的能量效率相匹配（至少在理論上是這樣），并且是新一代超導神經(jīng)網(wǎng)絡的基石，該超導神經(jīng)網(wǎng)絡的效率將遠遠高于傳統(tǒng)的計算設備。首先，我們了解一些背景知識。神經(jīng)元以電脈沖或動作電位的形式編碼信息，這些電脈沖或動作電位沿著神經(jīng)纖維傳播，神經(jīng)元之間通過突觸的結構進行彼此分隔和信號傳遞。一個神經(jīng)元可以通過突觸影響其它神經(jīng)元，傳遞的神經(jīng)信號可以激活或抑制下游神經(jīng)元。事實上，突觸的存在可以使神經(jīng)元之間像邏輯門一樣工作，對多個輸入信號產(chǎn)生一個輸出響應。在生物神經(jīng)元中，的確有許多重要的特性，比如除非輸入信號超過某個閾值水平，否則信號不會激活，而且在經(jīng)過一段時間（稱為不應期）之前，它們不能被再次激活；此外，突起沿軸突移動的時間也很重要，因為它編碼了突起已經(jīng)移動的距離。因此，人工神經(jīng)元必須能夠盡可能多地復制這些生物特征，而這也需要一些更復雜的電路設計。Toomey 和他的同事指出，超導納米線具有一種特殊的非線性特性，使得它們可以像神經(jīng)元一樣工作。這種特性的產(chǎn)生是因為當流過納米線的電流超過某個閾值時，納米線的超導性就會崩潰，此時電阻突然增大，產(chǎn)生了一個類似于神經(jīng)元動作電位的電壓脈沖。用這種電壓脈沖來調(diào)制另一根超導納米線產(chǎn)生的另一個脈沖，使得對生物神經(jīng)元的模擬更加真實，相當于創(chuàng)造了一個具有許多生物神經(jīng)元特性的簡單超導電路。研究人員也已經(jīng)證明超導神經(jīng)元具有觸發(fā)閾值、不應期，以及可以根據(jù)電路特性進行調(diào)整的傳播時間等特性。

圖 | 超導納米線中的松弛振蕩，是納米線神經(jīng)元中脈沖形成的基礎（來源：arxiv.prg）至關重要的是，這種超導神經(jīng)元還可以用來觸發(fā)或抑制其它神經(jīng)元。這種“分列”屬性是創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡的關鍵，也是其它超導神經(jīng)元設計從未實現(xiàn)的。Toomey 和同事的計算表明，由于超導電路耗電量很小，這種超導神經(jīng)網(wǎng)絡可以與生物神經(jīng)網(wǎng)絡的效率相媲美。神經(jīng)網(wǎng)絡中每秒使用 1 瓦特能量可以執(zhí)行的突觸運行數(shù)量，是衡量計算性能的指標。Toomey 表示，他們提出的神經(jīng)網(wǎng)絡應該能夠達到每秒每瓦特 10^14 個突觸運行，與人類大腦大致相當。“從功率和速度的角度來看，納米線神經(jīng)元可能是一項極具競爭力的技術?！彼麄冋f。當然，納米線神經(jīng)元也存在一些局限。與大腦相比，超導神經(jīng)元最大的差距就是只能連接少數(shù)其它神經(jīng)元，相比之下，人類大腦中的每個神經(jīng)元都與成千上萬的神經(jīng)元相連。而且，目前 Toomey 等人的超導神經(jīng)網(wǎng)絡還只是一個設計。盡管如此，模擬結果還是很有希望的。研究人員表示，目前的分析表明，納米線神經(jīng)元是低功耗人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展的一個有希望的候選對象，而且潛力是巨大的。研究人員認為，超導神經(jīng)網(wǎng)絡可能成為全新計算機硬件的基礎，這些芯片可以通過超導互連連接在一起，也就沒有散熱的問題?！捌浣Y果將是一個大規(guī)模的神經(jīng)形態(tài)處理器，它可以被訓練成一個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（spiking neural network），執(zhí)行模式識別之類的任務或用于模擬大型生物仿真網(wǎng)絡的脈沖動力學?！睙o論如何，這是一項有趣的工作，盡管在興奮之前還需要進行概念驗證演示。