研究前沿：神经形态计算-纳米线 | Nature Communications

本文介绍了神经形态计算领域的最新研究进展，重点关注了纳米线网络作为物理基底的应用。研究背景是人类大脑的高效计算能力激发了神经形态计算的发展，而自组织忆阻网络被视为极具前景的实现方式。研究目的是理解和建模纳米线网络的动态特性及其与信息处理能力的关系。意大利国家计量研究院的团队发现，纳米线网络的行为可以建模为Ornstein-Uhlenbeck过程，该框架能够统一描述网络的确定性和随机动态特征。研究结论表明，这种建模方法为开发新型物理计算范例铺平了道路，可以在同一硬件平台上同时利用确定性和随机动力学，实现类似人脑的计算方式。