由 dawei 借助一系列突触晶体管，新的神经形态电路可以模拟联想学习。
研究人员已开发出了一种类似大脑的计算设备，它能够通过联想来学习。
类似著名生理学家帕甫洛夫训练狗、将铃声与食物关联起来，美国西北大学和香港大学的研究人员已成功地训练电路、将光与压力关联起来。
借助一系列突触晶体管，新的神经形态电路可以模拟联想学习。
研究人员已开发出了一种类似大脑的计算设备，它能够通过联想来学习。
类似著名生理学家帕甫洛夫训练狗、将铃声与食物关联起来，美国西北大学和香港大学的研究人员已成功地训练电路、将光与压力关联起来。
传统数字计算系统采用不同的处理单元和存储单元，导致数据密集型任务消耗大量能量。受人脑中计算和存储过程相结合的启发，研究人员近些年来力求开发出更像人脑一样运行的计算机，借助一系列功能类似神经元网络的设备。
Ji说：“我们当前的计算机系统的工作方式是存储和逻辑这两部分在物理上分开。您执行计算，将该信息发送到存储单元。然后，每次您要检索该信息，就得重新调用它。如果我们可以将这两项单独的功能结合在一起，就可以节省空间，并节省能源成本。”
目前，记忆电阻器或“忆阻器”是最先进的技术，可以执行组合的处理和存储功能，但是忆阻器的两大缺点是切换能耗大、生物相容性较差。这些缺点导致研究人员将目光投向了突触晶体管，尤其是有机电化学突触晶体管，这种晶体管在低电压下就能运行，存储器持续可调，而且对生物应用而言具有高度兼容性。不过，挑战仍然存在。
由于突触电路由塑料之类的柔性聚合物制成，因此很容易做在柔性板材上，并轻松地集成到可直接与活组织甚至大脑连接的柔性可穿戴电子设备、智能机器人和可植入设备中。
Rivnay说：“虽然我们的应用只是概念证明，但我们提议的电路可以进一步扩展、加入更多的感官输入，并与其他电子设备集成在一起，以实现现场低功耗计算。由于与生物环境相兼容，因此设备可以直接与活组织对接，这对于下一代生物电子学至关重要。”