让“机器脑”类人脑，关键何在？(3)
至此，答案呼之欲出。通过对这两种机制的“反向”利用，清华大学类脑计算研究中心团队提出的动力学神经形态晶体管技术，使得长、短期记忆动力学功能可以在单个器件中集成地模拟，解决了类脑科学领域内的一个关键技术难题。
寻找更多能模拟人脑神经计算的半导体器件
神经元是另一种基本神经计算单元，其阈上的放电和阈下的振荡参与了几乎所有的认知功能环节，本质上是细胞膜电位的上升和下降。从生物角度来看，神经元膜电位的变化由两种离子通道参与——钠离子（Na+）通道和钾离子（K+）通道。
它们的工作过程是这样的——当钠离子通道打开时，膜外钠离子（Na+）内流进入细胞，从而导致膜电位升高，这被称为去极化过程；在膜电位达到一定程度后，重复极化过程开始，钠离子（Na+）通道关闭，钾离子（K+）通道打开，允许钾离子（K+）外流离开细胞，从而使膜电位降低。
神经元的动力学更复杂，要对其进行模拟往往需要多个电子元件组合成电路。为了让人工神经元器件既能动力学功能丰富，硬件又足够精简化，需要寻找新的材料来实现。
最终，碲这种新型半导体材料脱颖而出。它具有低熔点、低热导率和电化学活性等综合物理性质，很难在其他材料中找到这种组合性质。
这些性质使得碲导电通道结构能够在电流的电场作用下生长出来，降低器件电阻，这可以与钠离子（Na+）的内流去极化过程对应；随之而来的电流焦耳热则会熔断碲导电通道，使器件电阻恢复，这与钾离子（K+）的外流重极化过程对应。
在此基础上，清华大学类脑计算研究中心团队研制的碲半导体单器件，实现了对神经元阈上放电和阈下振荡的全功能模拟。
与神经元和神经突触相比较，神经树突作为典型的生物神经网络特征结构，曾被类比为简单的导线。但越来越多的研究表明，神经树突具备重要的神经计算功能，不仅执行被动计算，甚至还能主动“放电”，这或许是人脑通用智能信息处理能力的关键来源之一，是赋能类脑计算的重要灵感来源。
神经树突的主动放电动力学行为也源于丰富的离子通道。其以钙离子（Ca2+）为介导，放电持续时间更长，产生的影响或更为显著，并且其激活函数也可以呈现对于输入刺激强度的非单调响应。这使得单个树突就能解决更具挑战性的非线性分类问题。
为了模拟神经树突，清华大学类脑计算研究中心团队采用了一种新型的晶体管结构，即基于pn异质结半导体沟道的晶体管，取代了传统的均质或同质半导体沟道，利用这种特殊晶体管结构中非同寻常的“反双极性”的转移特性，模拟了钙离子（Ca2+）介导的非单调激活和树突放电，进一步丰富了晶体管的神经形态功能。
时至今日，尽管在模拟人脑神经计算方面已经取得一些进展，但大脑作为人类智慧的集结，是已知的宇宙当中最复杂的产物，对大脑的研究也被称作是自然科学的“终极疆域”。类脑计算作为模仿神经生理学和生理心理学机制，以计算建模为手段并通过软硬件协同实现的机器智能计算，距离实现人类打造像人脑一样的“机器脑”这样的梦想，还有充满挑战的路要走。
（作者：李黄龙，系清华大学精密仪器系、清华大学类脑计算研究中心长聘副教授）
(责编：杨曦、陈键)
