Одна из самых необычных особенностей человеческого мозга заключается в том, что помимо способности одновременно обрабатывать, вычислять и хранить информацию, он постоянно адаптируется к внешним раздражителям, что приводит к так называемой «синаптической пластичности».
«Синаптическая пластичность — это изменение, которое происходит в синапсах», — сказал Джун Хак О, доцент Сеульского национального университета. «Это их способность усиливаться или ослабевать с течением времени в ответ на увеличение или уменьшение их активности. Это одна из важнейших нейрохимических основ обучения и памяти, контролирующая, насколько эффективно два нейрона взаимодействуют друг с другом».
Это явление вдохновило исследователей со всего мира, и за последние пару десятилетий привело к появлению передовых вычислительных систем, основанных на мозге, которые называются нейроморфными устройствами.
«Нейроны обрабатывают огромные объемы данных быстро и с низким энергопотреблением», — сказал О. «Мы сосредоточены на разработке нейроморфной вычислительной архитектуры, в которой центральный процессор (ЦП) компьютера и память сосуществуют в одном устройстве».
Многие технологии, вдохновленные мозгом, продвинули область искусственного интеллекта; однако им не удалось по-настоящему воспроизвести то, как биологические системы интерпретируют, передают и реагируют на сигналы. В этом ключе О и его команда стремились разработать систему, имитирующую гиппокамп мозга, сложную структуру, отвечающую за обучение и память.
«Было обнаружено, что дофаминергическая передача сигналов играет важную роль в модуляции гиппокампальной памяти, связанной с новизной, влияя на пластичность, синаптическую передачу и сетевую активность в цепи гиппокампа», — сказал Ой. «Поскольку большинство нейроморфных исследований в основном сосредоточено на имитации процесса обучения и памяти биологических нейронов, мы попытались отделить наше исследование от других, сосредоточившись на имитации функций синапсов гиппокампа».
На уровне гиппокампа высокочастотные входы и синхронная активация рецепторов запускают серию событий, ведущих к долговременной потенциации или увеличению силы нервных импульсов по проводящим путям и, следовательно, к консолидации памяти.
В текущем исследовании, опубликованном в Advanced Materials, О и его коллеги создали искусственный синапс, который способен одновременно обнаруживать химический дофамин (нейромедиатор) и свет, имитируя поглощение реального нейромедиатора. «Когда дофамин приближается к поверхности расширенного затвора, происходит межмолекулярное взаимодействие между [химическими группами, называемыми] диолами на функционализированном электроде затвора и дофамином», — сказал О. «Это вызывает изменения поверхностного потенциала.
«Мы сосредоточились на улучшении характеристик сегнетоэлектрических синаптических транзисторов, которые обладают рядом преимуществ, включая высокую стабильность и быстрое программирование, но не используются широко из-за их низкой кратковременной синаптической пластичности», — сказал О. «За счет введения дополнительного электрода затвора устройство может быстрее включаться при низком рабочем напряжении. Это означает, что можно было преодолеть проблему».
Синергетические эффекты уровня концентрации дофамина и интенсивности света оценивались путем сравнения уровня модуляции тока при введении дофамина до и после воздействия света, демонстрируя более сильную реакцию на «обучающее событие» и формирование памяти при воздействии света.
«Наше устройство также реагирует на свет, потому что полупроводник является фотопроводящим полимером», — продолжил он. «В результате наш искусственный синапс чувствителен как к дофамину, так и к свету, и может воспроизводить активность реальных нейронов гиппокампа, например, дофаминергическую передачу сигналов, на которую влияет циркадная система, связанная со светом».
Репрезентативные синаптические функции, такие как кратковременная и долговременная потенциация и модуляция синаптического веса, были успешно продемонстрированы, подтверждая, что предлагаемое интегрированное устройство может воспроизводить активность реальных нейронов.
«Основываясь на ноу-хау, полученном в ходе этого исследования, в настоящее время мы разрабатываем другие типы органических нейроморфных систем, которые сочетают в себе химический / биологический датчик и синаптический транзистор», — сказал О. «В частности, вдохновленные сенсорными нервами, связанными с химическими раздражителями, мы разрабатываем органические искусственные вкусовые и обонятельные нервные системы, которые могут обнаруживать и обрабатывать информацию о химических веществах, существующих в форме жидкости или газа».
