连接数千个人工神经元，自适应神经连接光子处理器问世

该芯片包含近8400个由波导耦合相变材料制成的功能人工神经元。研究人员训练这个神经网络根据元音频率来区分德语和英语文本。图片来源：乔纳斯·舒特/佩尼斯研究团队

德国明斯特大学、英国埃克塞特大学和牛津大学联合团队现已开发出一种所谓的基于事件的架构，该架构使用光子处理器，通过光来传输和处理数据。与大脑类似，这使得神经网络内的连接不断适应成为可能。这种可变的连接是学习过程的基础。该研究发表在新一期《科学进展》杂志上。

现代计算机模型（例如复杂、强大的人工智能应用程序）将传统数字计算机流程推向极限。新型计算架构模拟生物神经网络的工作原理，有望实现更快、更节能的数据处理。

机器学习中的神经网络需要的是由外部兴奋信号激活并与其他神经元有连接的人工神经元。这些人工神经元之间的连接称为突触，就像生物原始神经元一样。研究团队使用了一个由近8400个光学神经元组成的网络，这些神经元由波导耦合相变材料制成。

研究表明，每个神经元之间的两个连接确实可以变得更强或更弱（突触可塑性），且可形成新的连接，或消除现有的连接（结构可塑性）。与其他类似研究相比，突触不是硬件元件，而是根据光脉冲的特性进行编码。换句话说，根据光脉冲的相应波长和强度进行编码，这使得在一块芯片上集成数千个神经元并以光学方式连接它们成为可能。

与传统的电子处理器相比，基于光的处理器提供了更高的带宽，仅低能耗就可以执行复杂的计算任务。从长远来看，它将能以快速、节能的方式应用于人工智能。

（来源：科技日报）

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废鸡毛可制燃料电池膜

由鸡羽毛中的角蛋白生产出的膜，用于燃料电池。来源：苏黎世联邦理工学院/南洋理工大学

家禽产业每年约有4000万吨废弃鸡毛被焚烧，这不仅会释放大量二氧化碳，还会产生二氧化硫等有毒气体。日前，瑞士苏黎世联邦理工学院和新加坡南洋理工大学的研究人员表示，他们正在利用鸡毛使燃料电池更具成本效益和可持续性。

研究人员从鸡毛中提取角蛋白，并将其转化为被称为淀粉样纤维的超细纤维。这些角蛋白纤维可用于燃料电池的膜中。

燃料电池利用氢气和氧气产生无二氧化碳的电能，仅释放热量和水，未来可作为一种可持续的能源发挥重要作用。每个燃料电池的核心都有一层半透膜，它允许质子通过，但会阻止电子，迫使它们通过外部电路，从阳极流向阴极，从而产生电流。

在传统的燃料电池中，这些膜都是使用有毒的化学物质制造的，这些化学物质价格昂贵且不会在环境中分解。研究团队新开发的膜主要由生物角蛋白组成，这种生物角蛋白对环境友好，可以大量获得，比如鸡毛中90%是角蛋白，在实验室制造的膜已经比传统膜便宜了约三分之二。

研究人员表示，这种新膜不仅可以用于燃料电池，还可以用于水的分解。在电解过程中，直流电通过水，导致氧气在阳极上形成，而氢气在阴极上逸出。纯水的导电性不足以完成此过程，通常需要添加酸。然而，这种新膜对质子是可渗透的，因此即使在纯水中，也能使粒子在阳极和阴极之间迁移。

下一步，研究人员将探索角蛋白膜的稳定性和耐用性，并在必要时进行改进。

（来源：科技日报）