一种二氧化钒器件会随着内部结构的变化而保留或失去类记忆行为。

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加州大学圣地亚哥分校的研究人员展示了一种方法，可控制一种实验性电子器件如何形成和擦除记忆——他们利用电流改变一种名为二氧化钒的材料的行为。

该器件被称为"神经元器件"（neuristor），可模拟生物神经元的某些电学开关行为。研究人员发现，他们能够影响它的开关行为是变得更可预测，还是回到一种较难预测的状态。

这一发现有望帮助科学家设计受大脑启发的计算硬件，通过其物理结构的变化来存储信息。此类系统旨在比"在独立处理器与存储单元之间搬运数据"的传统方式更高效地完成某些计算与存储功能。

在物理学教授 Oleg Shpyrko 的带领下，加州大学圣地亚哥分校团队利用相干 X 射线衍射，在电流通过器件的同时观测材料内部的纳米尺度变化。这使他们得以研究其内部结构如何影响开关行为。

电脉冲重塑"记忆"

二氧化钒可以在电绝缘态与导电态之间发生转变。这种变化伴随着材料结构的改变，因此很适合用于研究模仿神经元某些特性的电子器件。

在实验中，研究人员考察了反复的电刺激如何影响材料内微小区域（称为"畴"）的排列与移动。这些区域会在器件于不同状态之间切换时相互作用。

团队识别出一种称为"阻塞"（jamming）的过程：这些区域的移动变得越来越受限。它们不再独立行动，而是其相互作用开始约束材料的变化方式。

高于某一阈值的反复电刺激会把材料推向这种阻塞状态。结果，器件随后的开关行为变得更可预测，表明它先前的电活动影响了其未来的行为。

研究人员还发现，较低电流的刺激可以逆转这一效应，恢复较难预测的开关状态。这提供了一种通过电输入来调控该器件类记忆行为的方法。

实验在长达数千秒的时间跨度内追踪结构变化，使研究人员得以把器件的电学"历史"与材料内部的变化联系起来。

控制记忆何时消退

这些发现从物理层面解释了神经元器件如何在不依赖独立的传统存储元件的情况下，保留有关先前电活动的信息。

在此语境下，"学习"并不意味着器件理解信息或能独立解决问题，而是指先前刺激导致的开关行为发生了可测量的改变；"遗忘"则指这种改变被逆转。

这一区分对神经形态计算意义重大——该领域试图构建受神经元与突触处理及保留信息方式启发的电子系统。

一个能根据早先电信号调整自身响应的器件，最终或可推动兼具存储与计算功能的电路发展。不过，研究人员只是在一个实验性材料系统中演示了这一机制，而非一个完整的大脑启发式处理器。

还需进一步研究，才能确定这种行为的可控性能在多个器件间达到何等可靠程度、记忆状态能以多快速度改变，以及该方法能否在实际电路中带来可测量的能效提升。

该研究还提供了一种方法，用于研究纳米尺度的结构变化如何影响那些结构转变与电学转变相互耦合的材料的电子开关行为。

该研究成果发表在《自然-通讯》（Nature Communications）上。

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