神经形态硬件的发展为解决经典计算中日益凸显的容量、性能和能源瓶颈提供了一条引人注目的途径。但俄亥俄州立大学的科学家在近期论文中指出，稀土金属供应和昂贵的制造工艺正扼杀类脑高效计算机的梦想。不过他们已找到解决方案——通过成功演示“菌丝体网络的真菌计算”，证明香菇菌丝忆阻器不仅具备脱水与辐射耐受性，更可作为传统忆阻器的可持续替代品。
神经形态计算旨在模拟类脑处理方式，以利用数十亿年动物进化形成的优势。该计算架构理论上有望继承类脑的高效性、适应性与并行处理能力。忆阻器被视为类脑神经形态架构的理想组件，俄亥俄研究团队称赞其独特电学特性及“模拟神经功能的能力”，能够实现“高效自适应原位学习”，这些特性使其特别适合机器人与自动驾驶车辆等应用场景。
研究团队强调，忆阻器还具有功耗低的特性，以及“将存储与处理能力集成于单一设备的优势”。在阐述真菌电子学与忆阻器技术的融合时，科学家指出香菇菌丝体作为可持续、低成本且可生物降解的材料，可替代依赖稀土金属且造价昂贵的传统忆阻器。特别值得注意的是，这种菇类还能产生“类神经元脉冲”的自适应电信号。
研究方法与验证
培育香菇后，科研人员通过干燥再水合工艺使其在避免大量水分存在的条件下形成稳定导电性。随后在俄亥俄实验室中对这些蘑菇的忆阻特性进行测试验证。在涵盖不同电压、波形和频率的测试中，香菇菌丝忆阻器的价值得以显现。关键发现表明：“当用作随机存取存储器时，我们的蘑菇忆阻器能以5,850赫兹频率运行，准确率达到90%±1%”。
应用前景
研究人员指出，香菇菌丝忆阻器在边缘计算、航空航天及嵌入式固件领域具有应用潜力。其低能耗、轻量化与抗辐射特性均可成为显著优势。此外，这些忆阻器以可持续方式“连接生物电子学与非常规计算领域”的环保特性也不容忽视。
