為了達到生物神經網絡的能量效率和計算能力，需要新的硬件系統和范式，其中需要在空間和時間域中處理信息。電阻式開關存儲器（RRAM）是實現具有高能效和可擴展性的大規模神經形態計算系統的關鍵設備。但用基于RRAM的電路演示一整套時空基元仍然是一個懸而未決的挑戰。鑒于此，來自米蘭理工大學的Daniele Ielmini從人類聽覺系統的神經生物學過程中獲得靈感，研究出了通過易失性RRAM設備進行憶阻拓撲映射的神經形態電路。
文章要點：
1) 該研究表明，基于廣義隨機設備級方法，研究展示了耳蝸信號處理的主要特征，即信號的對數積分和聲位映射；
2) 此外，該研究證實，研究的音調分類適用于語音識別，并且，這些結果支持用于時間信號物理處理的憶阻器件，從而為節能、高密度神經形態系統提供了鋪墊。
參考資料：
Milozzi, A., Ricci, S. & Ielmini, D. Memristive tonotopic mapping with volatile resistive switching memory devices. Nat. Commun. (2024).
DOI：10.1038/s41467-024-47228-1
https://doi.org/10.1038/s41467-024-47228-1
