美國南加州大學約書亞·楊教授團隊聯合麻省大學、美國空軍研究實驗室及NASA等機構，成功研發出全球首個功能完備的1M1T1R人工神經元。該成果以封面論文形式發表于《自然·電子學》，標志著神經形態計算領域取得突破性進展。這項技術通過模仿生物神經元的工作機制，為構建類腦硬件學習系統開辟了新路徑，或將推動人工智能向通用智能（AGI）方向跨越。
研究團隊構建的1M1T1R神經元采用三合一創新架構：核心為不對稱擴散型憶阻器，負責模擬神經信號積累；晶體管充當放大輸出器，實現脈沖信號的強力釋放；電阻則作為計時控制器，精確調節神經元的激活節奏。通過納米級垂直堆疊技術，整個神經元單元的物理尺寸被壓縮至單個晶體管級別，較傳統設計縮減數百倍。這種高度集成化設計使其單次放電能耗降至皮焦耳級，僅為蚊子振翅能耗的千分之一。若采用3納米制程工藝，能耗有望進一步降至艾焦耳級，達到人腦神經元的數千分之一。
實驗數據顯示，由1M1T1R神經元組成的循環脈沖神經網絡，在處理時空信息方面展現出卓越能力。面對模擬人耳聽覺反應的"噴發脈沖海德堡數字"數據集時，該系統對0-9數字語音的識別準確率達91.35%。研究團隊特別指出，神經元的內在可塑性使其能高效傳播學習信號，隨機擴散特性幫助系統跳出局部最優解，而不應期機制則優化了網絡激活頻率。這些生物級特性使1M1T1R不僅能模擬神經元功能，更成為具備高度適應性的計算單元。
與傳統馮·諾依曼架構的計算機相比，1M1T1R神經元的工作模式更接近人腦。常規計算機處理AI任務時，CPU需頻繁往返內存調取數據，導致高能耗與發熱問題。而1M1T1R神經網絡采用并行異步的事件驅動模式，信息以電脈沖形式在神經元間直接傳遞，無需中央處理器協調。這種工作方式使單個神經元即可完成信號積累、閾值判斷和脈沖輸出，極大提升了計算效率。
研究團隊通過類比解釋了技術原理：擴散型憶阻器中的銀離子在電場作用下，會像神經元中的鈉鉀離子一樣形成導電通道。施加電壓時，銀離子定向擴散形成通路；撤去電壓后，離子隨機擴散使通路斷裂。這種動態過程完美復現了生物神經元的充電-放電-復位循環。更關鍵的是，離子運動的微觀隨機性賦予了人工神經元生物級的適應性，使其能像探險者尋找新路徑般，在復雜任務中探索最優解。
這項突破為AI硬件革命帶來可能。理論上，數十億個1M1T1R神經元組成的電子大腦，其能耗將遠低于現有服務器集群。研究團隊測算，處理同等規模AI任務時，該系統的能耗可能僅相當于一塊智能手表電池。這種超低功耗特性將徹底改變AI部署方式，使類腦計算系統能夠嵌入可穿戴設備、醫療植入物等小型終端，推動人工智能向移動化、普適化方向發展。
項目負責人約書亞·楊教授強調，這項成果凝聚了跨學科團隊的智慧結晶。從納米器件的精密制造到生物神經機制的數學建模，從電學特性的精確測量到神經網絡的算法優化，每個環節都凝聚著數十位科學家的心血。隨著3納米制程技術的成熟，這種類腦神經元有望在五年內實現商業化應用，為構建真正具備自主學習能力的通用智能系統奠定硬件基礎。
