美国加州大学和纽约州立大学石溪分校的一个联合研究小组，首次仅用忆阻器就创建出一个神经网络芯片，从而向创建更大规模的神经网络迈出了重要一步。

忆阻器，可能听起来像是科幻电影中才有的东西，但现实中它们确实存在。忆阻器全称为记忆电阻器，是模拟人类神经元和突触机制的一种有记忆功能的非线性电阻器。1971年，加州大学华裔科学家蔡少棠首次提出忆阻器的概念，但直到2008年，惠普公司的研究小组才将这一概念变为现实，他们创建了世界上第一个忆阻器器件。从此，科学家对该项技术进行了大量研究，但到目前为止，仍没有人能够建立出一个完全基于忆阻器的神经网络芯片。

据物理学家组织网7日报道，迄今，大多数神经网络均依托软件，如谷歌、脸谱和IBM的软件。这些网络通过计算机系统运行，像学习网络，主要用来在人群中识别某个面孔，或基于某种模式回答问题。尽管这种技术好处多多，但也明显受限于硬件条件。随着神经网络在规模和复杂性方面不断增大，它们对计算机运行速度的要求也越来越高。因此，该领域的大多数研究人员相信，用忆阻器取代晶体管将是未来的一个发展方向。忆阻器就如同大脑中的神经元，当出现新的事物时能够自行学习，当被置于一个芯片中时，自然会减少网络运行所耗资源。

在最新一期《自然》杂志上，研究小组描述了他们创建这种神经网络芯片的过程，并介绍了该芯片所具有的能力。研究报告显示，新的芯片通过无晶体管的金属氧化物忆阻器闩（Crossbars）创建，呈现为一个基本的神经网络，目前仅能够执行一个任务，即学习和认知3×3像素黑白图像中的图案。

研究人员称，该芯片的研发成功，向创建更大规模的神经网络迈出了重要一步，这将挖掘出忆阻器的真正潜力。同时，它也使得科学家紧随大脑神经元基本工作模式研究步伐，构建类似人脑方式处理与联系信息的模拟式计算机成为可能。（来源：科技日报 华凌）