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大腦處理信息的強大能力主要歸功于由神經(jīng)元和突觸形成的連接網(wǎng)絡(luò)。雖然我們了解大腦的大部分工作原理，但某些方面，如學習和記憶等高級認知功能，仍然難以捉摸。作為一種納米技術(shù)，納米線網(wǎng)絡(luò)（NWNs）通常由肉眼看不見的高導電銀線制成，用塑料材料覆蓋并形成一個網(wǎng)狀。這些納米線自我組裝，形成一個動態(tài)的復雜網(wǎng)絡(luò)，整合記憶和處理，類似于在大腦中看到的網(wǎng)絡(luò)。

現(xiàn)在，由悉尼大學的研究人員領(lǐng)導的一個國際團隊已經(jīng)證明了納米線與人腦的相似程度。

(資料圖片僅供參考)

該研究的共同作者Zdenka Kuncic說："這種納米線網(wǎng)絡(luò)就像一個合成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因為納米線的作用就像神經(jīng)元，而它們相互連接的地方類似于突觸"。

為了弄清納米線在多大程度上表現(xiàn)出認知功能，研究人員進行了一個用于評估人類工作記憶的測試版本，稱為n-back測試。

進行n-back測試的人可能會看到一系列字母或圖像的序列。對于序列中的每個項目，他們必須確定它是否與"n"個項目之前呈現(xiàn)的項目相匹配。7分是平均分，表明一個人可以認出7個項目之前出現(xiàn)的項目。

對于NWN，研究人員將n-back測試修改為可實施的子任務(wù)。為了進行測試，研究人員在他們想要的地方引導NWN的路徑。

"我們在這里所做的是操縱末端電極的電壓，迫使路徑發(fā)生變化，而不是讓網(wǎng)絡(luò)做自己的事情，強迫通路去我們希望它們?nèi)サ牡胤健?該研究的主要作者Alon Loeffler說。

研究人員發(fā)現(xiàn)，引導NWN的路徑改善了它的記憶能力和準確性。Loeffler說："當我們實施這種做法時，它的記憶具有更高的準確性，并沒有隨著時間的推移而真正減少，這表明我們已經(jīng)找到了一種方法來加強路徑，將它們推向我們想要的地方，然后網(wǎng)絡(luò)就會記住它。"

證據(jù)就在測試中。當他們對NWN進行修改后的N-back測試時，它可以"記住"電路中的一個想要的終點，并向后退七步，與人類的記憶相當。

研究人員說，在不斷強化NWN后，它達到了一個點，記憶變得固定，不需要進一步強化。

"這有點像我們大腦中長期記憶和短期記憶之間的區(qū)別，"Kuncic說。"如果我們想長期記住一些東西，我們真的需要不斷訓練我們的大腦來鞏固它，否則它就會隨著時間的推移而逐漸消失。"

研究人員說，他們的研究表明，NWNs可以以類似于人類大腦的方式運作，可以用來改進需要快速做出決定的機器人或傳感器設(shè)備。

"在這項研究中，我們發(fā)現(xiàn)我們通常與人腦有關(guān)的高階認知功能可以在非生物硬件中得到模擬，"Loeffler說。"我們目前的工作為在非生物硬件系統(tǒng)中復制類似大腦的學習和記憶鋪平了道路，并表明類似大腦的智能的基本性質(zhì)可能是物理的。“”

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