摘要

生物神经元通过多样的时间性脉冲表达实现高效的通信和神经活动调节。然而，现有的神经形态计算系统主要使用简化的神经元模型，因其在模拟这些生物脉冲模式时的高成本，导致脉冲行为受到限制。本文提出了一种紧凑且可重构的神经元设计，利用基于 NbO2 的脉冲单元的内在动力学和电化学记忆（ECRAM）中的优异可调性，模拟生物神经元中的快慢动力学。ECRAM 的电阻有效调节了膜电位的时间动态，促进了各种生物合理放电模式（如相位性脉冲和爆发性脉冲）的灵活重构，并展示了在变化环境中的自适应脉冲行为。我们使用该生物合理神经元模型构建了具有爆发性神经元的脉冲神经网络，并展示了比简化模型更高的分类精度，表明该模型在更生物可行的神经形态计算系统中具有广泛的应用前景。

研究领域：生物可行性，神经形态计算，尖峰神经元，NbO2，电子化学存储器，可重构性

论文题目：Bio-­plausible reconfigurable spiking neuron for neuromorphic computing

发表时间：2025年2月5日

论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adr6733

期刊名称：Science Advance

图 1. 面向神经形态计算的生物合理可重构脉冲神经元。（A）支持多种脉冲模式的可重构芯片示意图。（B）模拟快慢神经元动力学的生物逼真神经元电路设计。（C）神经元电路的核心组件包括非易失性 ecRAM 存储设备和易失性 NbO₂ 设备。（D）通过不同的 ecRAM 电阻在四种脉冲模式之间进行重构。所有情况下均使用 4 V 的恒定输入电压偏置。

方法与实现

图 2. 神经元电路的脉冲动态。(A) 电路包含快速子电路（绿色）和慢速子电路（橙色）。没有慢子电路的电路实现了LIF神经元。(B) liF神经元在稳定输入刺激下的脉冲行为。输入电压为2.8V。(C) liF神经元对不同输入幅度表现出频率编码。(D) 输入幅度与放电频率之间的相关性。观察到一些脉冲频率的变化，这些变化与NbO₂器件的开关电压变化有关。(E) 在恒定输入刺激3.8V下，双级神经元电路表现出自适应脉冲行为。(F) 两个爆发周期中电路偏置的演化；C2电容的充电使神经元进入不应期，在CH2 NbO₂的激活下，C2被放电并将神经元恢复到脉冲模式。(G) 神经元对不同输入幅度的爆发放电行为。

图 3. 使用ECRAM重新配置神经元电路。(A) 神经元电路中快通道和慢通道之间相互作用的示意图。(B) 在不同神经元模式下，神经元输出和C2电位的时间动态。(C) 通过对ECRAM进行编程，将其电阻调节到不同的水平，进而调节C2偏置。(D) 不同ECRAM电阻和输入电压幅度下的脉冲模式。

研究结果

图 4. 由生物合理神经元模拟的自适应视觉。（A）人类视网膜中自适应视觉编码。（B）通过本研究神经元对变化光强度的响应模拟出的暗适应和明适应行为。（C）通过用变化的光强度照亮马的图像，使用本研究生物合理性神经元模拟自适应视觉。

彭晨 | 编译

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