神经形态计算旨在模拟大脑的信息处理机制，以利用数十亿年来动物进化的成果。俄亥俄州立大学科学家提出了一种创新解决方案——基于菌丝网络的真菌计算，成功实现了香菇菌丝忆阻器。这种忆阻器具备抗脱水和抗辐射的特性，在高达5,850 Hz的频率下运行，准确率达到90% ± 1%。科学家认为，这种可持续、低成本且可生物降解的材料可作为传统忆阻器的理想替代品，在边缘计算、航空航天及嵌入式固件等领域具有广阔应用前景。

🌱 香菇菌丝忆阻器是一种可持续、低成本且可生物降解的材料，可作为依赖稀土元素、制造成本高昂的传统忆阻器的理想替代品。这种材料通过干燥与再水合处理，调控其导电性，确保在不引入过多水分的前提下实现稳定的导电水平。

🔬 研究人员成功培育香菇，并测试了其忆阻特性。在涵盖多种电压、波形和频率的测试中，香菇菌丝体忆阻器在高达5,850 Hz的频率下运行，准确率达到90% ± 1%，展现出优异的性能。

🚀 香菇菌丝忆阻器在边缘计算、航空航天以及嵌入式固件等领域具有广阔的应用前景。其低功耗、轻量化以及抗辐射等特性，使其在这些场景中可能带来显著优势，同时具备绿色计算的属性，架起了生物电子学与非常规计算之间的桥梁。

🧠 忆阻器被认为非常适合用于构建类脑神经形态系统，能够模拟神经元功能，并支持高效且具备现场自适应学习能力。这些特性使忆阻器在机器人和自动驾驶车辆等应用中展现出巨大潜力。

🌿 真菌电子学与忆阻器技术融合，为神经形态计算提供了新的可能性。香菇菌丝传递类似于“神经元尖峰信号”的适应性电信号，进一步证明了其在生物电子学领域的应用价值。

IT之家 10 月 27 日消息，神经形态硬件的发展为应对经典计算日益凸显的容量、性能和能耗瓶颈提供了一条极具前景的路径。然而，正如俄亥俄州立大学科学家在近期发表的一篇论文中所指出的，稀土金属资源的短缺以及高昂的制造工艺正在制约类脑高效计算机的实现。不过，他们提出了一种创新解决方案 —— 成功实现了“基于菌丝网络的真菌计算”。更令人惊喜的是，香菇（shiitake）菌丝忆阻器还具备抗脱水和抗辐射的特性。

据IT之家了解，神经形态计算旨在模拟大脑的信息处理机制，以利用数十亿年来动物进化的成果。该技术的核心理念在于，此类计算架构能够继承大脑所特有的高能效、适应性和并行处理能力。

忆阻器（memristors）被认为非常适合用于构建类脑神经形态系统，俄亥俄州的研究人员称赞其具有独特的电学特性，“能够模拟神经元功能”，并支持“高效且具备现场自适应学习能力”。这些特性使忆阻器在机器人和自动驾驶车辆等应用中展现出巨大潜力。

此外，忆阻器本身功耗极低，并具备“将存储与处理功能集成于单一器件”的优势，进一步增强了其吸引力。

在探讨真菌电子学与忆阻器技术融合的过程中，科学家指出，香菇菌丝是一种可持续、低成本且可生物降解的材料，可作为依赖稀土元素、制造成本高昂的传统忆阻器的理想替代品。据称，这种特定的蘑菇还能传递类似于“神经元尖峰信号”的适应性电信号。

研究人员首先培育香菇，随后通过干燥与再水合处理，调控其导电性，确保在不引入过多水分的前提下实现稳定的导电水平。此后，在俄亥俄州的实验室中，对这些蘑菇的忆阻特性进行了测试与验证。

在涵盖多种电压、波形和频率的测试中，香菇菌丝体忆阻器的价值变得清晰起来。关键发现之一是：“当用作随机存取存储器（RAM）时，我们的蘑菇忆阻器能够在高达 5,850 Hz 的频率下运行，准确率达到 90% ± 1%。”

研究团队指出，香菇菌丝忆阻器在边缘计算、航空航天以及嵌入式固件等领域具有广阔的应用前景。在这些场景中，其低功耗、轻量化以及抗辐射等特性均可能带来显著优势。同时，不容忽视的是其绿色计算属性 —— 这类忆阻器以可持续的方式“架起了生物电子学与非常规计算之间的桥梁”。