生物神經(jīng)系統(tǒng)處理信息，靠的是對時(shí)間的精細(xì)把握：一個(gè)尖峰（spike）不僅要能“發(fā)出來”，更要能沿著軸突按順序傳播，并在極短時(shí)間窗內(nèi)完成“同步檢測”（coincidence detection）。但在現(xiàn)有人工神經(jīng)元研究中，很多器件更像“單點(diǎn)放電器”，難以穩(wěn)定復(fù)現(xiàn)生物神經(jīng)元那種時(shí)序傳播的關(guān)鍵特性，這也限制了時(shí)間編碼相關(guān)應(yīng)用的發(fā)展。

為解決這一挑戰(zhàn)，南京航空航天大學(xué)國際前沿科學(xué)研究院李基東副研究員團(tuán)隊(duì)提出一種結(jié)構(gòu)簡潔、可模塊化擴(kuò)展的橋接人工神經(jīng)元（BAN, bridged artificial neuron），并基于它構(gòu)建尖峰傳播鏈路，實(shí)現(xiàn)同步檢測與仿生聽覺定位。該工作以“Bridged Artificial Neurons Based on Memristor Circuit for Spiking Propagation Network and Coincidence Detection”為題，發(fā)表于《iScience》。

BAN 單元由兩條主要放電通道組成，分別類比生物神經(jīng)元的鈉、鉀離子通道，并通過電容耦合。每條通道基于閾值開關(guān)特性的憶阻器電路，從而實(shí)現(xiàn)達(dá)到閾值才觸發(fā)、觸發(fā)后快速恢復(fù)的尖峰發(fā)放行為，并呈現(xiàn)類似生物神經(jīng)元的不應(yīng)期。

圖1. BAN單元的仿生結(jié)構(gòu)（A-B）、憶阻特性（C-D）及尖峰發(fā)放（E-F）。

更進(jìn)一步，研究團(tuán)隊(duì)將多個(gè)BAN單元串聯(lián)橋接（通過電容耦合），構(gòu)建“人工軸突/延遲線”，實(shí)現(xiàn)尖峰信號在鏈路中的穩(wěn)定、單向傳播，而傳播延遲可隨級聯(lián)逐步累積。并展示了T型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，讓一個(gè)輸入尖峰在分叉后到達(dá)兩個(gè)輸出端仍能保持信號完整性，說明 BAN 結(jié)構(gòu)具有良好的模塊化與可拓?fù)鋽U(kuò)展?jié)摿?，為搭建更?fù)雜拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)提供基礎(chǔ)。

圖2. 用于不應(yīng)期行為（A-D）、尖峰單向傳播（F-G）以及單輸入雙輸出（H-I）的BAN網(wǎng)絡(luò)。

團(tuán)隊(duì)搭建了雙輸入—單輸出結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)同步檢測：只有當(dāng)兩路輸入尖峰的時(shí)間差小于某個(gè)臨界閾值，輸出端才能完成有效時(shí)間整合并觸發(fā)尖峰，時(shí)間差一旦超過窗口，輸出就不會被激發(fā)。這一時(shí)間敏感性正是生物同步檢測的核心。通過調(diào)節(jié)橋接電容與負(fù)載電阻，可改變輸入權(quán)重與整合時(shí)間窗大小，從而獲得所需的同步檢測靈敏度。

圖3. BAN同步檢測器網(wǎng)絡(luò)（A-C）與時(shí)間敏感性（D-F）。

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步借鑒倉鸮的聽覺定位機(jī)制，基于同步檢測與延遲線原理，設(shè)計(jì)了仿生聽覺處理系統(tǒng)。其核心是利用聲音到達(dá)雙耳的時(shí)間差，通過延遲線補(bǔ)償傳播差異，使同步信號激活對應(yīng)同步檢測器，從而將時(shí)間差信息轉(zhuǎn)化為空間位置信息，實(shí)現(xiàn)對水平方向聲源的定位。即便在噪聲環(huán)境中，該系統(tǒng)仍能保持穩(wěn)定的方向識別能力，抗干擾表現(xiàn)突出。

圖4. 基于ITD的聲源定位仿生 BAN 網(wǎng)絡(luò)（A-B）與功能演示（C）。

本研究提出的基于憶阻器仿真器電路的橋接人工神經(jīng)元單元，可有效模擬脈沖生成和不應(yīng)期等關(guān)鍵的神經(jīng)元行為。該單元具有簡單的模塊化結(jié)構(gòu)，可用于構(gòu)建穩(wěn)定的尖峰傳播網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)可靠單向信號傳輸。尖峰傳播網(wǎng)絡(luò)成功實(shí)現(xiàn)了同步檢測，并通過在仿生聽覺系統(tǒng)中的應(yīng)用驗(yàn)證了其強(qiáng)大的抗噪聲能力。團(tuán)隊(duì)也探索了用集成憶阻器器件實(shí)現(xiàn) BAN 的可行性，為構(gòu)建更大規(guī)模的時(shí)間編碼神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)與仿生感知系統(tǒng)提供了新的電路實(shí)現(xiàn)路徑。

該工作通過使用TuoTuo Technology的無掩模光刻機(jī)完成了用于集成憶阻器器件的制備工作。本研究得到國家自然科學(xué)基金資助。

論文鏈接：doi.org/10.1016/j.isci.2025.114294